核心概念
反向传播
按计算图反向应用链式法则、高效计算损失对参数梯度的算法。
backprop 误差反向传播 反传
是什么
从标量损失出发,对计算图逐节点应用链式法则以计算参数梯度。 [1]
为何出现
多层复合函数直接逐参数重算代价高;复用中间局部导数可高效求全部梯度。
如何工作
反向遍历节点,把上游梯度乘局部导数;参数被多路径使用时将贡献求和。
能做什么与不能做什么
能计算给定可微或分段可微计算的梯度;它本身不选择学习率、不执行更新,也不保证泛化或全局最优。
在本书中
本页参考来源
- Goodfellow I, Bengio Y, Courville A. Deep Learning [M]. MIT Press, 2016. Online edition. 定位:§6.5. 稳定来源(访问 )。