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2.1 反向传播算法详解 2.1 反向传播算法详解 反向传播算法（Backpropagation），是训练深度神经网络最核心、最基础的算法。它是一种高效计算神经网络损失函数关于其权重的梯度的方法。理解反向传播算法是理解深度学习的关键。本节将深入探讨反向传播算法的原理、步骤、以及一些关键的注意事项。 2.1.1 反向传播的动机 在深入了解反向传播算法之前，我们需要理解其诞生的动机。 会员。《2.1 反向传播算法详解》收录于灏天文库文集《深度学习核心算法精讲：从原理到实践》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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原作者： 灏天文库

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