卷积层展开
全连接层
上面讨论的层和操作都是每个卷积神经网络的核心组件，现在已经讨论了卷积神经网络在前向传播中经历的操作，下面让我们跳转到卷积神经网络在反向传播中经历的操作。
反向传播|Backpropagation：
全连接层：
在全连接层中，反向传播与任何常规人工神经网络完全相同，在反向传播中（使用梯度下降作为优化算法），使用损失函数的偏导数即损失函数关于权重的导数来更新参数，其中我们将损失函数的导数与激活输出相乘，激活输出的导数与非激活输出相乘，导数为未激活的输出与权重相对应。
数学表达式如下：
