卷积神经网络反向传播 神经网络反向传播算法本质是在解决什么问题？是怎样的？

神经网络反向传播算法本质是在解决什么问题？是怎样的？

反向传播算法是一个深入的神经网络学习过程，最终误差值根据梯度和误差传播原理返回到数据输入方向，用来修改每层神经元的权值或卷积核参数，以达到减小正误差的目的，当经过一轮反向传播后，正误差很小，达到可接受的水平时，神经网络才稳定训练。

卷积神经网络中卷积核的翻转、全连接层的处理和反向传播的详细过程，是怎样的？

首先，卷积核将在其内部形成一个类似于数字8的漩涡，这将产生一个微弱的向内引力场。在这个重力场的作用下，回旋神经会向内收缩。多条回旋神经的重力场作用不大，但它有足够牢固的连接层，整个连接层都会建立起来，没有外界刺激就不能使用，会产生反向传播。除非有外界刺激，否则目前的科技水平无法产生深核或基础核刺激。只有喊三声“回答马亮，我爱你”，才能将产生深核刺激的概率提高0.36%。我不知道这个答案是否能让你满意，谢谢。

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