在Caffe中,反向传播是通过计算网络的梯度来更新网络参数的过程。具体步骤如下:
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前向传播:首先通过向前传递数据来计算网络的输出。在这一步中,输入数据通过网络的每一层,并最终产生网络的输出。
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计算损失:将网络的输出与真实标签进行比较,计算网络的损失值。
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反向传播:根据损失值,使用链式法则计算网络参数的梯度。这一步从网络的输出层开始,将梯度向后传递到网络的每一层。
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更新参数:根据计算得到的梯度,使用梯度下降等优化算法来更新网络的参数。
通过反向传播的过程,网络可以根据损失值来调整参数,以使网络的输出更接近真实标签。这样,网络可以逐渐学习到更好的表示和预测能力。
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