之前設計的CNN有點問題，與傳統(tǒng)的CNN有較大的差距。傳統(tǒng)CNN不需要權重層的輸出，下面就展示詳細的實現(xiàn)。首先還是測試程序：

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#include "cnn.hpp"

int main(int argc, char** argv) 
{
	using cnn_type = cnn<
		nadam, sigmoid, XavierGaussian		// 判別層使用的更新方法、激活函數(shù)和初始化方法
		, 3, 64, 64, 4						// 3通道、64*64圖像、4輸出的判別層
		, nadam, ReLu, XavierGaussian	    // 卷積池化層使用的更新方法、激活函數(shù)和初始化方法
		, 5									// 5卷積核
		, 8, 8							    // 卷積核尺寸
		, 4, 4								// 卷積核步幅
		, 2, 2								// 池化層尺寸

		, 5									// 5卷積核
		, 4, 4							    // 卷積核尺寸
		, 2, 2								// 卷積核步幅
		, 2, 2								// 池化層尺寸

		, 5									// 3卷積核
		, 2, 2								// 卷積核尺寸
		, 1, 1								// 卷積核步幅
		, 2, 2								// 池化層尺寸
	>;
	
	cnn_type cnn_layer;

	cnn_type::input_type mti(.4);
	cnn_type::ret_type mto(.8);
	weight_initilizer::cal(mti, 0., 1.);
	weight_initilizer::cal(mto, 0, 1);

	for (int i = 0; ; ++i)
	{
		auto mtok = cnn_layer.forward(mti);
		cnn_layer.backward(mtok - mto);
		if (i

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當前題目：C++元編程——多通道CNN實現(xiàn)（2）-創(chuàng)新互聯(lián)
文章轉載：http://aaarwkj.com/article14/cdpcde.html

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