就是反向传播后,算完导数乘完学习率,是整个卷积核一起加减算出来的这个更新值么?
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- ShowMeAI 2022-12-08 12:02关注
望采纳
是的,在卷积神经网络中,每一个卷积核都会有一个对应的权重矩阵,当网络进行反向传播时,每一个权重矩阵都会计算出一个梯度值,然后乘上学习率之后,再将结果与原来的权重矩阵进行加减运算,得到新的权重矩阵。这些操作都是一次性完成的,也就是说整个卷积核一起计算出了更新值。本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 1无用
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