9、卷积神经网络（CoNN）技术解析

卷积神经网络（CoNN）技术解析

1. 引言

在深度学习领域，卷积神经网络（CoNN）是一种强大的模型结构，广泛应用于图像识别、语音处理等众多领域。本文将深入探讨CoNN中的关键概念和技术，包括偏导数计算、不同层的特性以及参数更新等内容。

2. 偏导数计算基础

在CoNN的学习过程中，偏导数的计算至关重要。我们有以下两个重要的偏导数公式：
[
\frac{\partial z}{\partial \text{vec} w_i^T} = \frac{\partial z}{\partial \text{vec} x_{i + 1}^T} \frac{\partial \text{vec} x_{i + 1}}{\partial \text{vec} w_i^T}
]
[
\frac{\partial z}{\partial \text{vec} x_i^T} = \frac{\partial z}{\partial \text{vec} x_{i + 1}^T} \frac{\partial \text{vec} x_{i + 1}}{\partial \text{vec} x_i^T}
]

由于(\frac{\partial z}{\partial x_{i + 1}})已经计算并存储在内存中，通过矩阵重塑操作（vec）和额外的转置操作，就可以得到(\frac{\partial z}{\partial (\text{vec}(x_{i + 1})^T)})。只要能计算出(\frac{\partial \text{vec}(x_{i + 1})}{\partial (\text{vec}(w_i)^