深度神经网络反向传播算法

参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6422831.html

为什么要用到反向传播

我们的目的是得到每一个神经元的w和b。这个参数的获取一般是通过梯度下降算法得到的。因此我们需要设置损失函数，使损失函数到达最小。这个过程就是反向传播算法。
求得损失函数最小那么就需要对一个经过前向传播得到的w,b进行在损失函数中的求导得到梯度，然后根据得到的梯度对w,b进行更新。

为什么进行的是反向传播而不是正向的

个人认为因为某层某个神经元是正向传播得到的，在对这一个神经元用损失函数求导时，发现某一部分可以简便的求出上一层的梯度表示，就这样反向传播。(个人感觉这个名字起的是因为它具有这样传播的特点)

算法流程

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