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反向传播是一种在深度学习中常用的方法，它的主要目的是为了得到模型中每一个参数对于结果的影响系数，从而可以根据这个系数调整参数，优化模型的结果。在神经网络训练中，通过反向传播算法计算损失函数对模型参数的梯度，进而更新模型参数。
链式法则在反向传播中起着至关重要的作用。它是微积分中的一个基本定理，被用于计算复合函数的导数。在神经网络中，由于每一层都可以看作是一个函数，因此可以使用链式法则来计算损失函数关于每一层参数的梯度，从而进行参数更新。2024-05-27 20:10:54赞同 1 展开评论 打赏
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