【发布时间】：2017-01-12 06:45:07
【问题描述】：
我正在构建一个只有卷积层的 CNN（到目前为止）。
我使用了与 ANN 相同的算法。因为 Conv 层没有完全连接并且具有共享权重，所以我不确定如何为此计算梯度和适当的统计数据。我试图平均 &Delta 权重并使用平均值进行反向传播。经过几次测试后，我认为这不起作用，并且它使迭代计算非常慢（每秒 1 次迭代而不是 80 次）。
如何正确反向传播 Conv 层？
如果有人有任何关于其他层（如池化）的反向传播的信息或链接，那也很好。
【问题讨论】：
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我认为这里不适合处理这类问题。试试看：stats.stackexchange.com
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卷积可以解释为一个全连接层，其参数矩阵非常稀疏，并且共享多个值。反向传播只是该矩阵的转置。
标签： c++ c++11 neural-network artificial-intelligence backpropagation