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深度学习基于链式法则的反向传播计算图

记在开头，以simoid激活函数为例，学习基于链式法则的反向传播，有计算图更加的形象。
总结一条规律：反向传播遇到节点（函数关系）时把节点前面那个值看成整体，节点后的值对前值求导即可。一路累乘，遇到加法节点上游等于下游，乘法节点上游乘以相反的下游即可。

说到激活函数（如ReLU节点），反向传播时导数(y对x的偏导)当x>o时为1，当x<0时为0。
同理另一个激活函数sigmoid导数因为总在0到1之间，反向累乘时会造成梯度消失。

深度学习基于链式法则的反向传播计算图_第1张图片
深度学习基于链式法则的反向传播计算图_第2张图片
深度学习基于链式法则的反向传播计算图_第3张图片

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