深度学习 反向传播的过程

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原创 最新推荐文章于 2026-05-08 09:19:48 发布 569 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
如何理解反向传播算法？深度学习模型的训练过程以及它的实际应用 反向传播（backpropagation）是一种深度学习模型训练过程中使用的最主要的迭代优化算法之一。在训练神经网络时，每次更新参数都要计算每个参数对损失函数的导数，反向传播算法则利用链式法则将各个参数之间的相互依赖关系串联起来，计算出损失函数对各个参数的偏导，然后按照这个偏导方向更新参数，使得损失函数值减小或达到局部最小值。本文将介绍反向传播算法的基本原理、核心数学公式及其应用。通过对反向传播算法的理解，读者可以更好地理解深度学习模型的训练过程以及它的实际应用。 阅读详情

参见链接https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html

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1.链式求导

2.更新当前层的w 和 b 是对求导；而反向传播的delta 是对该层的输入求导。

 

 

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如何手写实现深度学习中的反向传播过程（转载）

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