返回概念库深度学习反向传播 是什么？把输出端的误差逐层传回去，计算每个参数应该怎样调整。一句话理解反向传播负责告诉每个参数：这次错了多少，你该往哪个方向改。掌握判断如果你能不用背定义，说明「反向传播」解决什么问题、输入输出是什么、它和相关文章的关系，就算初步掌握。也常被叫做Backpropagationbackward相关概念深度学习使用多层神经网络学习数据中的复杂表示，常用于图像、语音、文本和生成任务。神经网络由多层线性变换和非线性变换组成的模型，用参数去拟合输入和输出之间的关系。激活函数给神经网络加入非线性能力，让多层网络不只是一个更大的线性模型。损失函数衡量模型预测和真实答案差多少，是训练时优化的目标。继续阅读2026/6/21前向传播与反向传播到底在做什么？用“预测、算错、追责、更新”串起一次神经网络训练，并用最小 PyTorch 代码看清 forward、backward 和 step 的分工。2026/7/1PyTorch 自动微分是什么？理解 requires_grad 和 backward从一个最小例子理解 PyTorch 如何记录计算过程、自动求梯度，以及为什么训练前要清空梯度。