标签： c++ conv-neural-network backpropagation
我一直在尝试从头开始创建卷积神经网络，并且已经完成了前馈方面。但是，对于如何将错误从完全连接层的开始传播到池化层，我还是有些困惑。
当前，我的模型非常简单：CONV-> RELU-> POOL->完全连接
我了解通过全连接层进行的反向传播，但不了解其如何转移到卷积层。有人解释（没有太多的数学知识）错误是如何反向传播的吗？