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卷积神经网络的训练方法综述

在卷积神经网络的研究中，研究者发现反向传播算法是降低损失函数最有效的方法。一般来说，这种算法包括了前向传播以及反向传播两种传播途径。反向传播算法的一般思路是，计算出损失函数的公式，通过链式求导法则求解梯度下降最快的偏导数，对参数不断地进行更新迭代。直到损失函数最小，或者是在某个范围内收敛为止。

1前向传播算法

前向传播算法首先需要明确输入层，中间层，损失层，三种不同类别的层级。输入层是最开始输入数据的层级，也是经常提到的卷积神经网络第一层，输入的数据分别为x1，x2，x3等。通过中间层的计算，到达损失层，如图2-11所示。

图2-11前向传播算法结构图

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