21、神经网络训练算法及深度卷积神经网络详解

神经网络训练算法及深度卷积神经网络详解

1. 神经网络误差性能评估

在神经网络的训练、验证和测试过程中，混淆矩阵是评估误差性能的重要工具。以下是不同数据集的混淆矩阵总结：
| 数据集 | 目标类别 1 | 目标类别 2 | 目标类别 3 |
| — | — | — | — |
| 训练集混淆矩阵 | 33（31.7%），正确分类率 100% | 31（29.8%），正确分类率 96.9% | 39（37.5%），正确分类率 100% |
| 验证集混淆矩阵 | 8（34.8%），正确分类率 100% | 10（43.5%），正确分类率 100% | 5（21.7%），正确分类率 100% |
| 测试集混淆矩阵 | 9（39.1%），正确分类率 100% | 8（34.8%），正确分类率 100% | 1（4.3%），正确分类率 83.3% |
| 所有数据集混淆矩阵 | 50（33.3%），正确分类率 100% | 49（32.7%），正确分类率 98.0% | 49（32.7%），正确分类率 98.0% |

这些混淆矩阵展示了神经网络在不同数据集上的分类性能，有助于我们了解模型的准确性和可靠性。

2. 反向传播算法

反向传播算法（Backpropagation，简称 backprop）是确定神经网络权重的关键优化算法。其核心思想是利用神经网络的组合性质，通过链式法则将误差从输出层反向传播到输入层，从而更新网络权重。

2.1 基本原理

神经网络的训练需要确定网络权重，以实现对图像（如猫狗图像）的最佳分类。这通常需要一个优化例程和目标函数，目标函数的作用