@Zen_with_AI: 神经网络究竟如何‘学习’？核心归结为两个步骤：① 前向传播：输入通过……

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摘要

文章阐述了神经网络学习的核心机制，详细介绍了前向传播和反向传播，利用链式法则计算梯度并调整参数。

神经网络究竟如何‘学习’？ 核心归结为两个步骤： ① 前向传播：输入逐步通过计算节点，得到最终结果，同时记录中间的计算过程。 ② 反向传播：从结果开始反向推导，使用链式法则将每个节点的局部导数相乘回溯，最终得到每个参数相对于损失的梯度。 所以，我们所说的‘训练神经网络’本质上就是： 计算一次 → 查看误差多大 → 沿着计算图反向传播误差 → 调整参数 → 再次计算。 无数简单的乘法、加法以及链式法则的应用叠加在一起，构成了今天大型模型训练的核心机制。
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缓存时间: 2026/09/25 14:40

神经网络究竟如何“学习”？

核心本质可归结为两个步骤：
1 前向传播：输入数据逐层通过计算节点，得出最终结果，同时记录整个过程中的中间计算状态。
2 反向传播：从结果逆向回溯，利用链式法则将每个节点的局部导数逐层相乘反传，最终得到每个参数相对于损失函数的梯度。

因此，所谓的“训练神经网络”本质上就是：
计算一次→查看误差有多大→沿计算图反向传播误差→调整参数→再次计算。
无数简单的乘法、加法和链式法则应用层层叠加，构成了当今大型模型训练的核心机制。

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