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文档简介

1、神经网络课程基于卷积神经写体黄万荣15069009 计算机学院学员一、实验目通过实验学习卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork神经网络课程基于卷积神经写体黄万荣15069009 计算机学院学员一、实验目通过实验学习卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）二、实验方（一） 。（二）卷积神经网络的网 是 ，卷积核的大小是 ，则输出图像的大小是 。卷（三）卷积神经网络的学（三）卷积神经网络的学（Bachpropagation）2（四）出，卷积层用到的卷积核大小都设为 。降采样层均采用 初始化偏置值 其中，是卷积核的大小， 对于输出层，假设有个输

2、出（），偏置值 。输出层的输入是特征的全连接， 因为特征图的每个点都是一个特征，所以共有特征 。输出层的权值网络矩阵为训练参数初始化包括学习率 ，样本分组组数 ，循 次数 。输出层的权值网络矩阵为训练参数初始化包括学习率 ，样本分组组数 ，循 次数 对于采样层，采样矩阵是 即均值采样，输出特征图 数就是特征数量。最后的输出为 。需要注意 b output对于 sigmoid 激励函数运算，用其导数计算。sigmoid 函数误差计算公式是： 。 。 然后根据误差计算出每一层的参数的梯度 和= od对于输出层，参数梯度是：dffw = od fv= = 三、实验结 后，交互界面会显示 。：NetErrorNetErr

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