反向传播的目的是通过loss值去优化W权重参数。即什么W该更新，该如何更新。
偏导数的求解实质是一元函数的求导, 关于某个变量求偏导数, 将这个变量视为真正的变量, 其它变量视为”常数”, 如设f(x,y,z)=(x+y)z，求f关于z的偏导，实际上是将x+y作为常量，对z求导，可得f关于z的偏导为x+y
反向传播的目的是通过loss值去优化W权重参数。即什么W该更新，该如何更新。
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本文标题：机器学习与深度学习（十）：反向传播
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/ejltfftx.html
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