卷积神经网络的反向传播

首先是池化层，比较简单


而后是卷积层
先说一下前向传播

第n个bitch，c通道,h,w为输入的高和宽(这里9x9)，用3个3x3的filter提取出3个4x4的特征图(feature map)，
反向传播

前向传播中wx=out，那么反向传播就用dout*x得到dw[0,0,:,:],dw[0,1,:,:],dw[0,2,:,:]。(每个通道)
dw[1,:,:,:]也是一样的

参考:
https://www.cnblogs.com/pinard/p/6494810.html
https://blog.youkuaiyun.com/Hearthougan/article/details/72910223
https://blog.youkuaiyun.com/walegahaha/article/details/51945421
https://zhuanlan.zhihu.com/p/33802329