学习CNN系列二:训练过程
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卷积神经网络在本质上是一种输入到输出的映射,它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系,而不需要任何输入和输出之间精确的数学表达式,只要用已知的模式对卷积神经网络加以训练,网络就具有输入、输出之间映射的能力。
其训练算法与传统的BP算法类似,主要分4步,可分为2个阶段:
第一阶段,前向传播阶段:
(1)从样本集中取一个样本,将样本输入网络;
(2)计算相应的实际输出。
在此阶段,信息从输入层经过逐级的变换,传送到输出层。这个过程也是网络在完成训练后正常运行时执行的过程。
第二阶段,后向传播阶段:
(3)计算实际输出与相应的理想输出之间的误差;
(4)计算每个权重的梯度,再用梯度下降算法更新权重。
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