第四讲，第五讲已经把反向传播给讲完了，但是我们反向传播是要干啥还记得吧？是要将卷积神经网络的所有权值都给改变了，也就是说调整权值使得输出变量Y与标签接近。
那么怎么进行权值呢？在调节权值之前，我们先把正向和反向传播的过程用图片的形式复习一下：
我们最开始的正向传播，随机生成了6个滤波器，每个滤波器中有5*5=25个权值和一个偏置量。第二次我们随机生成了12个滤波器，每个滤波器中有6*5*5=150个权值和一个偏置量。第三次，我们随机生成了1920个权值和10个偏置量。这些正向传播的东西都是随机生成的，它们结合起来产生的最终结果是不准确的，所以嘛，我们需要一个准确的值，那么我们就需要调节这些东西。
我们调节的顺序就按照正向传播的顺序来调节吧：
（1）首先我们计算一下第二层（卷积层1）的权值梯度。计算的方法很简单，当初第二讲中，我们说过，我们导入了28*28的图片，我们首先把这张图片水平翻转，为什么要翻转呢，因为我们第四讲中我们把6个滤波器中的权值给旋转了180度。这样到调节权值系数的时候就相互抵消了（我并不知道为啥要这样做）。然后我们用这个图片与6个24*24的矩阵，也就是我们第五讲中求出的矩阵FF1~FF6做卷积，这次卷积和最初我们第二讲讲的用图片与5*5的滤波器做卷积是一样的，我们这样就得出了6个5*5的卷积矩阵。同理，我们因为一组batchsize有50张图片，于是我们就能够求出50组6*5*5的矩阵，我们挑选出第一个矩阵，把50组的值一一对应加和，然后除以50得到一个平均值，同理第二~第六个矩阵也可以得到一个平均值。这样我们就得出了6个5*5的平均值矩阵，我们称为dk1~dk6。
（2）接下来我们计算一下第二层（卷积层1）的偏置量梯度。我们把第五讲中求出的矩阵FF1中的所有值（共24*24个）给全部加和。因为有50组的数据，所以我们做50次加和。最后再把这50次加和的数据再相加。然后我们除以50。求出24*24的矩阵所有元素加和的平均值，并作为偏置量b1的梯度。同理我们把FF2~FF6的数据求出所有元素加和的平均值，作为b2~b6的梯度。我们称为db1~db6。
（3）我们按照同理的方式，求第四层（卷积层2）的权值及其偏置量梯度dkk1~dkk12、dbb1~dbb12。这样我们卷积层的梯度就都求完了。
（4）最后我们要求的梯度是BP全连接的权值和偏置量的梯度。这个的求法和BP神经网络是一样的。最早的时候我们求出了sigmoid函数的导数：
也就是我们把图片通过正向传播最后得到的输出变量结果Y带入进上面的公式里。这样我们就得出了10个导数值，我们称为f’1~f’10，我们用导数与我们的全连接层输入变量x1（也就是黄色小球）相乘：f’1*x1、f’2*x1、...、f’10*x1。我们得到了10个值如果有50组的话，那么就是50组10个值，我们把50组中的f’1x1全部相加，再除以一个50，这样就得到一个平均值。同理，把f’2*x1~f’10*x1的值按照同理，得到平均值，这样我们就得到了10个值。同理我们用f’与x2~x192相乘，最终我们会得到192*10=1920个值，我们把这些值作为BP网络的权值梯度，称dkkk1~dkkk192。
（5）BP网络偏置量的梯度是最好求的了，我们求得了10个导数值f’1~f’10对吧，而我们一共50组数据，也就是有50组10个值，我们分别把50个f’1、50个f’2、...、f’10相加除以50求平均值，然后我们就得出了10个导数平均值，我们把这个导数平均值作为偏置量梯度，称为dbbb1~dbbb10。
我们现在把所有的权值都求完了，我们接下来要做的是更新权值和偏置量。更新的方法如下：
（1）对于卷积层1的权值：我们首先设定一个值α，叫做学习速率，这个具体的值是多少需要你们大家自己调节，它没有一个确定的值，是实际情况实际而定的。然后我们把6个5*5的滤波器的权值wij减去α*dk。这个是怎么一回事儿呢，我详细的说一下，我们取第一个滤波器中的第一个值w1_11，然后我们把这个值减去上面我们求出的6个5*5矩阵dk1~dk6中第一个矩阵中的第一个值，也就是dk1_11。写成公式是：w1_11=w1_11-α*dk1_11。接下来我们令第二个值w1_12=w1_12-α*dk1_12。直到加入最后一个w1_55=w1_55-α*dk1_55。这样我们第一个滤波器就已经更新完毕了。然后同理更新第二个到第5个，我们就把卷积层的滤波器新的权值给求出来了。
（2）对于卷积层1的偏置量：我们当初求出了偏置量的梯度是db1~db6。我们用之前的偏置量减去α*db。比如第一个偏置量b1=b1-α*db1。接着我们按照桶里的方法更新b2~b5，这样我们就把卷积层滤波器新的偏置量给求出来了。
（3）对于卷积层2的权值：首先我们确定一个学习速率α2。我们因为是12个6*5*5的滤波器，所以我们就先把某个滤波器中的权值和我们的dkk中的值一一对应做更新：wl_k_ij=wl_k_ij-α2*dkkl_k_ij。其中l指的是第几个滤波器（或dkk矩阵）、k指的是第l个滤波器中的第k个矩阵（或dkk矩阵中的第k个子矩阵）。ij为k矩阵中的第i行第j列元素。我们通过公式我们就把新的12个滤波器的权值求出来了。
（4）对于卷积层2的偏执量同（2）：我们当初求出了偏置量的梯度是dbb1~dbb12。我们用之前的偏置量减去α*db。偏置量bi=bi-α*dbbi。接着我们按照桶里的方法更新b2~b12，这样我们就把卷积层滤波器新的偏置量给求出来了。
（5）对于BP全连接层的权值：首先我们生成一个学习速率α3。我们用的公式是wij=wij-α3*dkkkij。其中i表示黄球（全连接层第i个输入变量），j表示橙色球（第j个输出变量），wij为连接输入变量i和输出变量j之间的权值。我们通过公式就可以把1920个权值都计算出来。
（6）对于BP全连接层的偏置量：我们用公式bj=bj-α3*dbbbj。其中j指的是第j个输出变量。
我们通过以上六步，卷积神经网络中的所有权值和偏置量就更新完毕了。
更新完毕之后，大家不要忘记了，我们这是batchsize=50的一组数据，我们一共有60000张图片，每次随机选取了50组呀。我们不可能就进行一组数据的计算，我们要计算的组数一般规定为60000/50=1200组，在我们正向反向算完一组数据，并更新权值、偏置量之后，我们首先记录下我们的MSE值，然后用新的权值和偏置量计算第二组随机选取的50组图片，然后再更新权值、偏置量，记录MSE，直到进行1200组为止。这样我们就完成了一次大迭代。
我们完成之后，用什么东西判定模型训练的程度牛不牛逼呢？我们使用平均MSE来计算。还有就是我们难道只进行这一次的大迭代吗？我们计算完毕怎么判定这个模型的准确度呢？这都是问题，至于怎么解答，那么我们在下一讲中进行分解。
下一讲：加权MSE、大大迭代、模型测试
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