计算机视觉 | 面试题:12、手动推导反向传播公式BP

问题

现在才意识到,卷积神经网络在不同的层上的反向传播的计算公式不一样,之前一直按照全连接层的那种简单反向传播去理解了。

全连接层反向传播

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在数据表示上,将全连接神经网络的每一层神经元都表示为一个列向量。每一层的神经元,会将上一层神经元的输出作为输入,通过乘上权重矩阵以及加上列向量形式的偏置项。得到激活前的输出值,最后通过激活函数得到该层最终激活后的输出:
z l = W l ∗ a l − 1 +

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