卷积核如何在CNN中训练？

Question

在CNN中，卷积运算将内核矩阵“卷积”在输入矩阵上。现在，我知道完全连接的层如何利用梯度下降和反向传播进行训练。但是内核矩阵随时间如何变化？

有多种初始化here, in the Keras documentation的方法来初始化内核矩阵。但是，我有兴趣知道它是如何训练的？如果它也使用反向传播，那么是否有任何论文详细描述了训练过程？

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Answer 1

Here，关于卷积层的反向传播，您有一篇很好解释的文章。简而言之，就像FC层一样，它也是梯度下降。实际上，您可以按照here的说明有效地将卷积层转变为Fuly Connected层。