反向传播，卷积的反向传播，池化的反向传播

最新推荐文章于 2022-10-26 10:22:10 发布
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#深度学习 #神经网络 #卷积神经网络

本文深入探讨了深度学习中卷积层、池化层及BN层的反向传播过程，详细解释了旋转kernel180度进行卷积层反向传播的方法，以及池化层和BN层的误差传递机制。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

卷积层如何反向传播？

重点在 需要旋转 kernel 180度

这里是引用
在这里插入图片描述

池化的反向传播

直接对应位置，返回误差！
在这里插入图片描述

BN层反向传播

在这里插入图片描述在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

梯度计算过程

这里是引用

池化层（pooling）的反向传播是怎么实现的
Jason_yyz的博客
04-19 3万+
参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/qq_21190081/article/details/72871704在看卷积神经网络的时候，突然想起来池化是会改变特征图的尺寸的，那反向传播是怎么实现的呢。于是搜了一些博客，感觉上面这个博客写得最清晰直观，就从这个博客里面搬了点东西过来作为笔记。Pooling池化操作的反向梯度传播CNN网络中另外一个不可导的环节就是Pooling池化操作，...
卷积和池化的反向
yh1226的博客
05-29 321
卷积和池化的反向卷积和池化的反向传播推倒参考链接 卷积和池化的反向传播推倒 池化一般分为max pooling和average pooling，对于max pooling进行反向传播梯度时，先将梯度矩阵还原成未进行maxpool操作前的大小，比如maxpool的尺寸为2x2，那么就将梯度值位置放在原特征图2x2区域的最大值位置处，其他3个位置均为0。 对于average pooling，则是将梯度...
反池化原理
实践求真知
05-13 7245
反池化是池化的逆操作，是无法通过池化的结果还原出全部的原始数据。因为池化的过程就只保留了主要信息，舍去部分信息。如果想从池化后的这些主要信息恢复出全部信息，则存在信息缺失，这时只能通过补位来实现最大程度的信息完整。池化有两种：最大池化和平均池化，其反池化也需要与其对应。一 平均池化和反平均池化首先还原成原来的大小，然后将池化结果中的每个值都填入其对应原始数据区域中相应位置即可。平均池化和反平均池化...
Pooling池化操作的反向梯度传播
越努力，越幸运
03-25 353
转载 https://blog.youkuaiyun.com/Jason_yyz/article/details/80003271
卷积与反卷积、池化与反池化
weixin_41611054的博客
03-18 4138
一、卷积 1、卷积的简单定义 卷积神经网络中的卷积操作可以看做是输入和卷积核的内积运算。其运算过程非常容易理解，下面有举例。 2、举例解释 （1）为了方便直接解释，我们首先以一个通道（若是彩图，则有RGB的颜色，所以是三个通道）为例进行讲解，首先明确概念： 1） 输入是一个5*5的图片，其像素值如下： ...
Tensorflow 卷积的梯度反向传播过程
12-20
在训练过程中，我们需要通过反向传播算法（Backpropagation）来优化网络参数，这涉及到计算卷积操作的梯度。TensorFlow 是一个强大的开源库，它提供了计算卷积梯度的函数，如 `tf.nn.conv2d_backprop_input` 和 `tf....
卷积神经网络的基础构建：从前向传播到反向传播实现卷积层与池化层的Python代码实例及其在手势识别任务中的应用
最新发布
02-11
反向传播的机制详解，强调计算各参数梯度的具体做法；利用TensorFlow实现完整的手势识别应用，演示CNN建模全过程。 适合人群：熟悉Python编程语言并有一定机器学习基础的学习者或工程师。 使用场景及目标：帮助读者...
卷积神经网络的反向传播,卷积反向传播过程
aifamao3的博客
08-20 2219
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。[1] 它包括卷积层(alternatingconvolutionallayer)和池层(poolinglayer)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。
卷积神经网络前向及反向传播过程数学解析.pdf
04-14
本文主要针对卷积神经网络的前向传播和反向传播过程进行了详细的数学解析，适合于深度学习初学者理解和掌握CNN的工作原理，为其搭建网络模型提供理论支持。 卷积神经网络的核心组成部分包括卷积层、激活函数、池化...
以index访问Tensor元素＋ 反池化 unpool TensorFlow代码
weixin_33895475的博客
01-14 470
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
Python吴恩达深度学习作业11 -- 卷积神经网络的实现
qq_41476257的博客
06-28 1484
在此作业中，你将使用numpy实现卷积（CONV）和池化（POOL）层，包括正向传播和反向传播。符号：我们假设你已经熟悉numpy或者已经完成了之前的专业课程。那就开始吧！让我们首先导入在作业过程中需要用到的包： 2 作业大纲 你将实现构建卷积神经网络的需要的模块！要求实现的每个函数都有详细的说明，以帮助你完成所需的步骤：本笔记本将要求你使用 numpy从头开始实现这些函数。在下一本笔记本中，你将学习使用TensorFlow来实现： 注意，对于每个正向函数，都有其对应的反向等式。因此，在正向传播模块的每一步
CNN网络中池化层的正向传播与反向传播理解
m_buddy的博客
05-23 6338
1. 池化定义 通常来说卷积之后的图像虽然在尺寸上有所减小，但是其尺寸还是较大，为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值 (或最大值)。这些概要统计特征不仅具有低得多的维度 (相比使用所有提取得到的特征)，同时还会改善结果(不容易过拟合)。这种聚合的操作就叫做池化 (pooling)，有时也称为平均池化或者最大池化...
关于池化和反池化的理解
liu1073811240的博客
11-17 3682
文章目录一、池化1.1 什么是池化？1.2 池化的分类1.3 池化的特点1.3 池化的意义1.4 其它池化方式1.5 池化和卷积的比较1.6 卷积和池化的组合使用二： 反池化2.1 反平均池化2.2 反最大池化 一、池化 1.1 什么是池化？        pooling的结果是使得数据特征减少，参数减少，加快计算速度。但pooling的目的并不仅在于此。pooling目的是为了保持某种不变性(旋转、平移、伸缩等) 1.2 池化的分
池化层反向传播公式推导
大泽之国
07-03 2228
重点 根据不同类型,上采用上层反向传入的梯度信息 池化层反向传播公式推导 池化层在深度学习网络架构中的作用包括: * 减少计算量 减少特征图尺寸,减少后面的层的计算量 提高多尺度信息 如果存在多个池化层,就相当于网络中构造了一个多尺度特征金字塔,多尺度金字塔有利于提高检测/识别的稳定性 上述是池化层的优势,但是随着研究的深入,池化层的劣势也逐渐被发现,比如有实验发...
池化层的反向传播算法
hai008007的博客
03-31 5791
无论max pooling还是mean pooling，都没有需要学习的参数。因此，在卷积神经网络的训练中，Pooling层需要做的仅仅是将误差项传递到上一层，而没有梯度的计算。（1）max pooling层：对于max pooling，下一层的误差项的值会原封不动的传递到上一层对应区块中的最大值所对应的神经元，而其他神经元的误差项的值都是0；（2）mean pooling层：对于mean poo...
池化操作与反向传播
你的博客
05-19 1424
池化（pooling）主要是在用于图像处理的卷积神经网络中，但随着深层神经网络的发展，池化相关技术在其他领域，其他结构的神经网络中也越来越受关注。 池化操作可以看做只取用某一个区域的关键特征，忽略其他特征。 池化的作用 1、pooling的结果是使得特征减少，参数减少，但pooling的目的并不仅在于此。 2、pooling目的是为了保持某种不变性（旋转、平移、伸缩等）。 池化的概念 根据相关...
找不到bayes_opt包怎么办？
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06-29 1万+
最新版本 其实它的正式名字是 bayesian-optimization, 所以你直接conda install bayes_opt当然不会成功。 第一种： conda install bayesian-optimization pip install bayesian-optimization 第二种，离线安装 1 anaconda.org搜索bayesian-optimization，下载**.tar.bz2** 结尾的包。 将下载的包，放入anaconda3中的pkgs文件夹里。 然后打开
xgboost特征重要性的相关资料
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10-26 9905
xgboost特征重要性，参考资料
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