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简介最近也是刚入门深度学习，看了一些书，但是看完好像有和没看差不多，懂了但没完全懂。所以打算自己手把手做个实践项目巩固下书上学到的东西，也是好久没打代码，多动动手还是挺好的。一开始做这个也没什么头绪，只是知道yolo可以检测物体（书上说的），后面我就直接clone下yolo的源码直接去跑。拿到手才发现自己没有数据集，也不知道用哪个。那就百度查，后面看到这篇博客https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41809530/article/details/107313752就感觉有思路了。起码

概述在深度学习中我们通过对参数的不断调整使损失函数的值降到尽可以能的低，为了实现这种参数的调整我们引入了梯度这一概念，其实也可以理解为一种导数。向着导数的方向去调整参数可以使损失函数尽量的达到最小值。而梯度的技术就是目前要面对的问题，误差反向传播法正是一个能高效计算权重参数的梯度的方法。下面我们通过计算图来理解这一方法。计算图简单的理解计算图其实就是把运输过程分成单独的小部分表示出来。就像下面的图片表示的一样计算过程从左到右，子节点通过父节点的符号进行运算并把数据传播到后面的节点。通过计算图去理解反