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CNN 卷積神經網路--kernel、偏置值導數

卷積層

偏置值導數

Eblj=Ezljzljblj(1)
one thing keep in mind: blj是一個標量,又因為
zlj=iMjXl1iklij+blj(2)
zlj每一個元素都是與標量blj相關.
因此
Eblj=Ezljzljblj=uvEzluvzluvblj=uv(δlj)uv(3)

根據http://blog.csdn.net/zhongkeli/article/details/51849619,知
δlj=Ezlj(4)
δlj是一個矩陣,因此
Ezluv等於(δlj)uv
這一部分不知道對不對,但是在求解偏置值導數可以用到

http://blog.csdn.net/zhongkeli/article/details/51858297 裡面的思想,biasbljzlj每一個元素都相關,因此blj的殘差是zlj對應的殘差與權重(1)加權和.
因此Eblj=uv(δlj)uv(5)

kernel導數

先給出公式:
Ekernellij=rot180(conv2(xl1i,rot180(δlj),vali