CS231N-Lecture4 Backpropagation&Neural Network

一、概述 上一集結束之後，學到了score function，可以用SVM或者Softmax計算loss，可以在loss中增加regularization來獲取更加合理的W，並且最後可以用Analytic Gradient（微積分）的方式計算loss function相對於W的gradient來更新W。如下圖。 這一集講了如何使用鏈式法則來反向傳播gradients，來更新W和b，這個gradie

>>阅读原文<<