最新 反向传播是一种高效计算神经网络中损失函数对所有权重参数梯度的算法。它的核心目的是回答一个问题，为了减小模型的预测误差，我应该如何微调网络中的每一个权重？

反向：计算梯度的方向是从网络的输出层向输入层逐层回溯，传播：将最终的预测误差沿着网络连接分配（传播） 给每一个贡献了该误差的权重，为什么需要反向传播？想象一个拥有百万个权重的深度网络，如果使用最笨的“...

星博讯 2026-04-09 1 #反向传播 #梯度