芯片之卷积神经网络原理

反向传播的目的：更新参数w。因此要先算出dJ/dw。假设上一层会传过来一个梯度dJ/dout，根据链式求导法则，因此dJ/dw = dJ/dout * dout/dw =dJ/dout * x 。在计算机中方便为变量命名的缘故，将dJ/dout记为dout，dJ/dw记为dw，即图中的情况。后面也用这个记号来讲。

首先要清楚：dw 和 w 的尺寸是一样的。一个点乘以一个区域还能得到一个区域。那么反向传播过程就相当于：用dout中的一个元素乘以输入层划窗里的矩阵便得到一个dw矩阵;然后滑动滑窗，继续求下一个dw，依次下去，最后将得到的多个dw相加，执行 w = w - dw 就完成了反向传播的计算。

上面的反向传播可以更新一个filter中的参数，还要求其他的filter。

 

在池化层进行反向传播时，max-pooling和mean-pooling的方式也采用不同的方式。

对于max-pooling，在前向计算时，是选取的每个2*2区域中的最大值，这里需要记录下最大值在每个小区域中的位置。在反向传播时，只有那个最大值对下一层有贡献，所以将残差传递到该最大值的位置，区域内其他2*2-1=3个位置置零。具体过程如下图，其中4*4矩阵中非零的位置即为前边计算出来的每个小区域的最大值的位置

 

GGNet深度更多，有很多卷积层和池化层。一个版本有16层，另一个版本有19层(较常用)。

VGGNet的特点：

filter只有3*3的，意味着计算的特征较多，粒度更细。同时pooling的参数也有固定。

注意：传统的卷积神经网络层数越多并以意味着效果更好。而在2016年推出了深度残差网络达到了152层。后续讲介绍。

那么训练一个VGGNet有多少内存开销呢?

（编辑：阜新站长网）

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