首先，我们来定义一些变量名：然后是以下四个公式的证明过程：最后我们得到反向传播算法的算法流程：PS：对着网上的教程推了小半天，现在总算记住了，没准以后面试就会考到 = = 不过反向传播是现在网络训练的数学基础，以前只是有感性的认识，现在数学公式一列还是清楚了不少。

产生问题的原因在于docker的容器下实在是太干净简洁了，很多东西都没有，这里是因为缺少apt-transport-https包导致的，先在自己电脑上下载这个包（针对ubuntu 16.04 64位的下载地址为：http://archive.ubuntu.com/ubuntu/pool/main/a/apt/apt-transport-https_1.2.32_amd64.deb），下载好后使用d

不管是我在之前的博文中提到的SIFT、ORB等算法，其实真正匹配的结果都不会特别好，一旦视角上的变化比较大或者出现之前图像中没有出现的区域，就很容易产生误匹配。但是在实际应用中这些误匹配的点并没有对最终的匹配结果造成很大的影响，这是因为一般在进行匹配以后，都进行了去除误匹配点对的操作，这篇博文主要介绍的就是一种比较有名的RANSAC算法。那么，首先来看一下这个算法。一、RANSAC算法介绍RAN