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什么是反向传播
作者：Cpp五条 | 2024-04-11 14:50:45
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反向传播
一、反向传播
反向传播（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的算法，主要用于计算网络中每个参数对于损失函数的梯度，从而通过梯度下降法来更新网络参数，使得神经网络能够逐步适应训练数据。
在神经网络中，反向传播的过程可以简单概括为以下几个步骤：
-
前向传播（Forward Propagation）： 首先，将训练数据输入神经网络，逐层进行计算，得到网络的预测输出。
-
计算损失： 将网络的预测输出与真实标签进行比较，计算损失函数的值，衡量模型预测与实际情况的差异。
-
反向传播： 从损失函数开始，逆向传播梯度，计算每个参数对于损失函数的梯度。这是通过应用链式法则来实现的，将梯度从输出层逐层传递回输入层。
-
参数更新： 使用计算得到的梯度，按照梯度下降法或其变种
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