現(xiàn)在,我們不必在反向傳播上花心思——深度學(xué)習(xí)框架都為我們做好了,但是我認(rèn)為,了解背后發(fā)生的東西是很值得的。就像在密集連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中一樣,我們的目標(biāo)是在一個叫做梯度下降的過程中計算導(dǎo)數(shù),然后使用它們來更新參數(shù)值。 在計算中我們會使用鏈?zhǔn)椒▌t——這個我在之前的文章中提到過。我們想要評估參數(shù)的變化對結(jié)果特征圖的影響,然后評估它對最終結(jié)果的影響。