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CNN通常具有卷積層和池層。由於池化層沒有參數,因此不需要任何學習。最後一層(FC)中的錯誤傳播與NN相同。唯一的魔術技巧涉及卷積層,而反向傳播。您可以將卷積圖層可視化爲連接切割NN Transforming Multilayer Perceptron to Convolutional Neural Network。通過使用等式back propagation of delta error可以傳播錯誤。
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