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如何对CNN网络的卷积层进行反向传播

发布时间:2019-08-20 15:27 来源:未知 编辑:admin

  在多分类中,CNN的输出层一般都是Softmax。RBF在我的接触中如果没有特殊情况的话应该是“径向基函数”(RadialBasisFunction)。在DNN兴起之前,RBF由于出色的局部近似能力,被广泛应用在SVM的核函数中,当然也有我们熟悉的RBF神经网络(也就是以RBF函数为激活函数的单隐含层神经网络)。如果说把RBF作为卷积神经网络的输出,我觉得如果不是有特殊的应用背景的话,它并不是一个很好的选择。至少从概率角度上讲,RBF没有Softmax那样拥有良好的概率特性。如果题主是在什么地方看到它的源代码并且感到困惑的话,可以贴上源链接一起讨论一下。FYI.RBF的定义和计算公式参考:/link?url=7LE6KImv5IveCM90JcnctlgVY7OgCd7E_G0Yv0vyTfV3P8S3Q_rZU3CM6f0udS-b6ux2w-hejkOrGMkmj8Nqba

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