Conv2d反向传播梯度的计算过程

最新推荐文章于 2025-02-18 10:43:15 发布
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分类专栏： 人工智能/深度学习/机器学习 文章标签： 卷积 梯度 Conv2d
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jasonleesjtu/article/details/89843359
版权
本文通过一个实例详细解释了在卷积神经网络中Conv2d层的反向传播过程中，梯度如何计算。具体展示了从损失函数到输入x的梯度∂x∂L的计算过程，并指出在反向传播中，卷积核需进行180度旋转以及输入矩阵需要适当padding。公式和图像辅助展示了计算细节。

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我们用一个例子来说明：

令
x ∗ w = y x*w=y x∗w=y
并且
x = [ x 11 x 12 x 13 x 21 x 22 x 23 x 31 x 32 x 33 ] , w = [ w 11 w 12 w 21 w 22 ] , y = [ y 11 y 12 y 21 y 22 ] x=\begin{bmatrix} x_{11} & x_{12} & x_{13}\\ x_{21} & x_{22} & x_{23}\\ x_{31} & x_{32} & x_{33} \end{bmatrix}, \quad w=\begin{bmatrix} w_{11} & w_{12}\\ w_{21} & w_{22} \end{bmatrix}, \quad y=\begin{bmatrix} y_{11} & y_{12}\\ y_{21} & y_{22} \end{bmatrix} x=⎣⎡​x11​x21​x31​​x12​x22​x32​​x13​x23​x33​​⎦⎤​,w=[w11​w21​​w12​w22​​],y=[y11​y21​​y12​y22​

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