误差反向传播2的相关类及其作用详解

在误差反向传播2的算法中，各个类的功能和作用扮演着不可替代的角色。其中包括神经网络类、学习率控制类、卷积神经网络层类、全连接神经网络层类和激励函数类等。神经网络类负责整个反向传播过程中的神经元计算和参数更新，学习率控制类则对学习率进行了优化和调整。卷积神经网络层类和全连接神经网络层类则相对应了CNN和DNN的网络结构，而激励函数类则对神经元的激活值进行了调整和幅值控制。通过这些类的组合，误差反向传播2算法能够更加高效地完成神经网络的训练和优化。