注释：什么叫做分步的反向传播（staged backpropagation）

dawningblue

已于 2022-04-02 19:55:29 修改

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文章标签： CS231n 反向传播

于 2022-04-02 19:46:27 首次发布

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dawningblue/article/details/123927645

分步反向传播涉及到在正向传播时创建中间变量，以便在反向传播中计算局部梯度。例如，计算f(x,y)=esin(x²y)的偏导数时，会引入中间变量p=x²y, z=sin(p)和f=ez。在反向传播中，我们依次计算与这些中间变量对应的梯度，如df/dz, dz/dp和dp/dx。难点在于理解“corresponding variables that hold the gradients of those variables”，这里的两个variables并不相同，第一个是中间变量，第二个是这些中间变量的梯度。" 134542225,19910970,Redis持久化与高可用架构详解,"['Redis', '架构', '数据持久化']

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

什么叫做分步的反向传播。这块他想说的是什么意思呢。

他其实说的就是创建一些中间变量。就类似于我们在使用链式法则的时候会引入中间变量一样。我们先考虑如果要使用链式法则用到哪些中间变量，那么在进行正向传播的时候我们就引入多少中间变量，一方面作为中间计算结果保存，一方面在反向传播的时候计算局部梯度的时候是需要用到这些中间计算结果的。

比如说我们要求这样一个函数的偏导数， $f(x,y) = e^{sin(x^2y)}$

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