卷积神经网络里,卷积核如何更新,求梯度 10C

如何求卷积核中参数的梯度,
(典型的BP网络我会做,但是这个卷积核因为权值共享就搞不懂如何求了。看了很多博文,仍然不明白)

3个回答

你用的什么框架?还是你自己写的代码。求梯度在主流的框架,比如tensorflow中都是封装好的。自己写的话,相当于求导数。

weixin_39358938
weixin_39358938 因为卷积核上某个参数和一张图上多个点有关,导致求导这块不明白
一年多之前 回复
weixin_39358938
weixin_39358938 我想线自己试一试,搞明白后再用那些封装好的
一年多之前 回复

所谓“权值共享”,跟传统BP最大不同就是,卷基层不是全连接了,相当于通过一个(only one)滤波器去卷积上层传下来的东西,
实际在各种框架中,譬如caffe是做了很多行列变化操作来加速这种卷积操作的,包括被卷积的图像和卷积核,以达到加速的目的,可以看看
caffe源码

weixin_39358938
weixin_39358938 卷积核的某个参数,它和一张图上多个点右关系,我搞不明报这个时候如何求导
一年多之前 回复
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