反向传播算法公式推导 反向计算的方法？

反向传播是训练人工神经网络的一种常用方法。它可以简化计算中深度模型的处理。这是初学者必须掌握的关键算法。对于现代的神经网络，通过反向传播，利用梯度下降法可以大大提高模型的训练速度，在一周内完成前人可能花费2万年时间才能完成的模型。

反向计算的方法？

反向传播算法是一个深入的神经网络学习过程，最终误差值根据梯度和误差传播原理返回到数据输入方向，用于修改每层神经元的权值或卷积核参数，以达到减小正误差的目的，当经过一轮反向传播后，正误差很小到可以接受的水平，神经网络是稳定的我来训练。

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