卷积神经网络（CNN）通过反向传播（backpropagation）实现参数的更新，是实现深度学习模型训练的核心机制之一。然而，这一过程涉及两个基本问题：损失函数的计算 和 梯度的更新。这两个问题不仅是反向传播的核心，也直接影响模型的收敛性和性能。

第一部分：损失函数的计算
反向传播的核心依赖于损失函数的计算。损失函数衡量的是模型预测结果与真实标签之间的差异，通过反向传播算法逐步降低损失函数的梯度，从而实现参数的更新。例如，在图像分类任务中，损失函数可能由均方误差（MSE）或交叉熵（如交叉熵损失）构成，计算时必须考虑输入数据的不确定性。然而，若损失函数在训练过程中出现“梯度爆炸”问题（即梯度过大，导致训练不稳定），则需要通过参数饱和或梯度消失来缓解，这进一步验证了损失函数在反向传播过程中的关键作用。

第二部分：梯度的更新
反向传播的第二部分涉及对损失函数梯度的计算和梯度更新。梯度的更新公式为：
$$ \theta_{t+1} = \theta_t – \alpha \cdot \frac{d\mathcal{L}}{d\theta} $$
其中 $\alpha$ 是学习率，$\frac{d\mathcal{L}}{d\theta}$ 表示损失函数的梯度。参数更新过程中，若梯度过大或过小，可能导致模型收敛速度变慢或陷入局部极小值。此外，梯度消失问题（如局部学习率衰减）也会导致训练过程陷入死循环，必须通过学习率衰减策略来缓解。

这两个基本问题构成了反向传播的两个核心环节，是实现卷积神经网络有效训练的关键。通过深入理解损失函数和梯度更新的概念与问题，可以更有效地优化模型参数，提升训练效率。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。