畳み込みニューラルネットワーク（CNN）でバックプロパゲーションがどのように機能しますか？

Question

CNNに関する質問はほとんどありません。下の図では、S2とC3の間に5 * 5サイズのカーネルが使用されています。

Q1。そこにはいくつのカーネルが使われていますか？これらのカーネルはそれぞれレイヤS2の各機能マップに接続されていますか？

Q2。 Max-poolingを使用しているときに、バックプロパゲーションエラーが発生している間に、最大プール機能/ニューロンが直前の即時レイヤーでどのフィーチャーマップ（/ニューロン）から最大値を知っているか/

Q3。カーネルを訓練したい場合、ランダムな値で初期化します。バックプロパゲーションされたエラー値を使ってカーネルの値を更新する式はありますか？

Q4。上の図では、レイヤF6からエラーが発生した後、 '入力'と 'C5'レイヤの間でバックプロパゲーションがどのように機能しますか？

Answer 1

Q1： C1 - > 6つのカーネル C3 - > 16のカーネル

S2及びS4は単にサブサンプリングされ、これは2×2画素が最もpopulareプーリング機構である1つのピクセル に減少されることを意味しますMAXプーリング：

( 5 10) --> 
(  ) --> (10) 
( 7 8) --> 

Q2： あなたが情報を保存したり、十分な時間を持っている場合max_poolingを再実行して、最大がどこにあるか確認することができます次にこの位置に誤差を置く。この2 * 2ブロックの他の値はゼロです