2.8 反向传播（Backpropagation）与训练流程

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2.8 反向传播（Backpropagation）与训练流程 2.8 反向传播（Backpropagation）与训练流程在CNN（卷积神经网络）的核心构成与工作原理章节中，我们已经了解了网络如何通过前向传播（Forward Propagation）将输入图像转换为输出预测。然而，一个未经训练的CNN模型其初始权重和偏置是随机的，无法做出准确的预测。为了让模型学会识别图像中的特征并做出正确的分类或回归判断，我们需要一个训练过程来优化这些权重和偏置。反向传播（Backpropagation）算法正是这个训练过程中的核心机制，它允许我们高效地计算模型输出误差相对于每个参数（权重和偏置）的梯度，进而指导参数的更新方向。 2.8.