在深度学习中如何使用backprop算法?
在深度学习中,使用后续传播算法来训练神经网络,通过有效计算网络的重量与损失函数的梯度.后续传播算法由两个主要步骤组成:前传和后传.在前传中,输入数据通过网络产生输出,然后与所需输出进行比较,以计算损失.在后传中,错误通过网络后续传播,从输出层开始,向输入层移动.错误用于计算网络中的每个重量与损失梯度.梯度通过运用连锁计算规则来计算网络的计算图.一旦梯度计算,它们可以用于更新网络中的重量,例如网络优化算法.后传算法已经广泛用于各种语言,包括语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言,语言