卷积神经网络基础与补充
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CNN的历史发展：
这一点老师上课的时候也有讲到，BP的出现对CNN的发展至关重要
卷积的特性：关于具体体现在哪，上课老师的ppt讲的非常的明白
目的：进行特征提取，减少训练过程中需要的参数数量
下面这种图也是非常的好，对于理解卷积的过程有很好的理解
需要注意的是：
1.卷积核的chanel和输入矩阵的阿chanel是一致的
2.根据卷积的过程也可以知道最后输出矩阵的chanel是卷积核的个数
反向传播中误差的计算：softmax/sigmoid
一般是用 交叉熵损失 （Cross Entropy Loss）来计算误差
权重的更新
常用优化器：SGD优化器（Stochastic Gradient Descent 随机梯度下降）
- 缺点：1. 易受样本噪声影响；2. 可能陷入局部最优解
- 改进：SGD+Momentum优化器
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