我有一个卷积层（链接），输入为 5x5x2（宽度、高度、深度）：
该层有 3 个尺寸为3x3x2的过滤器，它产生一个尺寸为3x3x3的输出。
我已经完成了前向传球：
在向后传递中，我计算了权重梯度 ，但我不知道如何计算 （上一层的梯度）。
首先或全部，是我的计算 有效的 ？（请参阅与问题相关的外部电子表格）最重要的是，如何将增量传播到前一层？
如何将错误传播回 CNN 中的上一层？
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反向传播
美国有线电视新闻网
2021-09-22 07:21:36
1个回答
由于在 CNN 中计算后向梯度也是非常繁重的数学运算，并且它与 CNN 中的普通 MLP 有点不同，我们有张量而不是标量值相乘，所以人们使用相关性来计算卷积运算......
只是添加一些我不时引用的链接，以为有一天我将能够从头开始做到这一点（尽管随着图层的加深似乎是不可能的......）
CS231N Slides (Lecture 4-6 specially, the computational graphs construction are very helpful to understand the Back-propagation Algorithm..)
如果有人能transfer the Equations into Latex here
这样就可以正式回答这个问题了。
基于上面的链接，这就是我得到的，（知道卷积相当于相关）
堆栈不允许我上传图片，所以使用 gdrive ..（旋转其中一张图片，实际上是第一张）
希望它能给你一个想法......
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