CNN中可训练的参数_cnn中,哪些层包含可训练的参数

卷积神经网络中有很多执行不同功能的层结构，同时也有很多参数需要学习。其中池化层（包括空间金字塔池化层）、reshape层、softmax层是没有需要学习的参数的，下面我将会盘点CNN中的所有参数。

卷积层

卷积层是CNN的核心，其参数则是卷积核的权值以及各通道的偏置量。其中权值的梯度需要使用反卷积获得，偏置量的梯度则是对应通道的误差之和。

全连接层

全连接层的参数同样也是权值和偏置量。其中权值的梯度是上一层的输出和当前层误差转置的积，而各通道的偏置量则也是对应通道的误差。

BatchNorm层

BN层有一个scale和一个shift参数，也可以看作是权值和偏置量。计算方法相同，在此不再赘述。

激活层

一般的激活层没有参数，但如果激活函数是PReLU则不同了——它需要学习一个x < 0时的权值，方法也是上一层负的输出与对应的当前层误差的积之和。

CNN中的参数有：

• 可学习的参数：卷积层和全连接层的权重、bias、BatchNorm的  等。
• 不可学习的参数(超参数)：学习率、batch size、weight decay、模型的深度宽度分辨率等。