1、“.....交叉熵般会与回归起使用，对这两个功能进行了统封装。定义了交叉熵损失函数调用代码如下其中代表了原始神经网络的输出结果，代表标准答案。基于的卷积神经网络的研究与实现论文原稿。由图可以看出止过拟合问题。池化层的前向传播过程与卷积层前向传播过程类似，通过过滤器在图片上滑动完成。池化层过滤器中的计算不是节点的加权和，而是采用更加简单的最大值或者平均值运算，相应的被称为最大池化层和平均池化层。在中函数实现了最大池化层的前向传播算法调用格式如下这里的参数意义与式致。设计卷积神经网络个卷积神经网络主要由输入层卷积层池化层全连接层层组成。输入层是整个神经网络的输入......”。

2、“.....由图可以看出卷积核具有权值共享，即个卷积层可以有多个不同的卷积核，而每个卷积核都对应个滤波后映射出的新图像。同个新图像中每个像素都来自完全相同的卷积核。权值共享可以有效减少网络的参数降低模型复杂度，减轻过拟合的问题。但是权值共享后会导致种卷积核只能提取种特征。为了增加卷积神经网络的表达能力，需要设计多个核，在网络中的表现就是增加了特征图的深度。以语言为例在使研究华中师范大学，孙亚军，刘志勤，曹磊，全连接和随机连接神经网络并行实现的性能分析计算机科学，冉鹏，王灵，李昕，刘鹏伟，改进分类器的深度卷积神经网络及其在人脸识别中的应用上海大學学报......”。

3、“.....。梯度下降算法和反向传播算法神经网络的优化过程分为两阶段。第阶段通过前向传播算法计算得到预测值，将预测值和真实值之间做对比得出两者之间的差距。第阶结语目前，机器学习己广泛的运用于工业界与学术界。本文研究了卷积神经网络并利用快速实现并训练神经网络，对深度学习算法的发展与未来应用具有定的意义。参考文献李彦冬，郝宗波，雷航，卷积神经网络研究综述计算机应用，函数做了介绍，设计了种卷积神经网络，并在数据集上进行训练。卷积神经网络架构卷积神经网络与全连接神经网络类似，从众多经典的卷积神经网络归纳出用于图片分类问题的卷积神经网络架构，卷积神经网络由输入层若干卷积层池化层和全连接层组成。下面主要介绍卷积神经网络核心卷积层以及池化层......”。

4、“.....我们采用了对图片进行翻转，色彩调整，大小调整，亮度调整，随机像处理方式，得到更多样本提高了模型的泛化能力。实验结果图给出了模型的训练次结果准确率达到。对实验结果利用中的数据可视化工具进行观察。设计的交互过程能将运行过程中的计算图各种指标随着时间的变化趋势以图像的形式清晰的展示出来。图為损失函数在训练过程变化趋势，在中由图可见值不断呈下降趋势。机器学习的个重要问题就是，。姜新猛，基于的卷积，张振，陈哲，吕莉，王鑫，徐立中，基于视觉感受野的自适应背景抑制方法仪器仪表学报，孟丹，基于深度学习的图像分类方法研究华东师范大学基于的卷积神经网络的研究与实现论文原稿裁等图像处理方式......”。

5、“.....实验结果图给出了模型的训练次结果准确率达到。对实验结果利用中的数据可视化工具进行观察。设计的交互过程能将运行过程中的计算图各种指标随着时间的变化趋势以图像的形式清晰的展示出来。图為损失函数在训练过程变化趋势，在中由图可见值不断呈下降趋势。中使用会话来执行定义好的计算图的运算。对神经网络中常用的梯度下降算法，算法和卷积神经网络都有很好的封装，从而开发人员可以简单而快速的将设计的神经网络转换成程序，并进行研究和测试。这极大的缩短开发周期和促进了机器学习的普及。本文的主要工作是基于，讨论卷积神经网络的结构，推导了卷积神经网络的前向传播和反向传播算法，对在实现神经网络中常用失函数对每个参数的梯度......”。

6、“.....在实际应用中梯度下降算法计算时间长，为了加速更新过程可以使用随机梯度下降算法和动量梯度下降算法。假设用表示神经网络参数，表示在给定参数取值下，训练数据集上损失函数的大小。神经网络的训练目标可以抽象为寻找参数，使得最小。梯度下降算法参数更新公式为其中η定义为学习率即每次参数更新的幅度。基于的卷积神经网络的研究与实模型转化成程序需要花费大量的时间精力。而谷歌第代分布式机器学习系统很好的缓解了这个问题。于年月在开源。自开源以来用户量急剧增加，远远领先其他深度学习开源框架。的核心概念是计算图，计算图是对计算模型的种抽象。图上每个运算操作作为节点，节点与节点之间的连接称为边，在边中流动的数据称为张量。会话是用户使用时的交互接口......”。

7、“.....孙亚军，刘志勤，曹磊，全连接和随机连接神经网络并行实现的性能分析计算机科学，冉鹏，王灵，李昕，刘鹏伟，改进分类器的深度卷积神经网络及其在人脸识别中的应用上海大學学报，龙贺兆基于稀疏深层网络的图像分类方法西安电子科技大学，。深度学习在图像识别上领先其他算法的主要因素是对海量数据的高效利用，我们采用了对图片进行翻转，色彩调整，大小调整，亮度调整，随机剪裁等论文原稿。结语目前，机器学习己广泛的运用于工业界与学术界。本文研究了卷积神经网络并利用快速实现并训练神经网络，对深度学习算法的发展与未来应用具有定的意义。参考文献李彦冬，郝宗波，雷航，卷积神经网络研究综述计算机应用，基于的卷积神经网络的研究与实现论文原稿过程类似......”。

8、“.....池化层过滤器中的计算不是节点的加权和，而是采用更加简单的最大值或者平均值运算，相应的被称为最大池化层和平均池化层。在中函数实现了最大池化层的前向传播算法调用格式如下这里的参数意义与式致。梯度下降算法和反向传播算法神经网络的优化过程分为两阶段。第阶段通过前向传播算法计算得到预测值，将预测值和真实值之间做对比得出两者之间的差距。第阶段通过反向传播算法计算积核具有权值共享，即个卷积层可以有多个不同的卷积核，而每个卷积核都对应个滤波后映射出的新图像。同个新图像中每个像素都来自完全相同的卷积核。权值共享可以有效减少网络的参数降低模型复杂度，减轻过拟合的问题。但是权值共享后会导致种卷积核只能提取种特征......”。

9、“.....需要设计多个核，在网络中的表现就是增加了特征图的深度。以语言为例在使用前以理图像的卷积神经网络般是由图片的像素点。全连接层是由全连接神经网络所构成的，在经过多轮的卷积层和池化层处理得到信息含量更高的特征后，利用全连接神经网络给出最后的分类结果。交叉熵函数是分类问题中使用较广泛的损失函数，刻画了两个概率分布之间的距离。的定义公式其中表示输出为第类的概率。从定义式可以看出原始神经网络被用作臵信度来生成新的输出，而新的输出满足概率分布的定义。这个新的输出，可以认为是经前以将其导入到程序中。在中函数可以实现卷积网络前向传播算法，调用格式如下其中是上层网络的输出，是该层网络的卷积核，是每次移动的步长，有两个参数，表示添加全填充......”。