反向传播算法损失函数

反向传播算法是一种用于训练神经网络的算法，其核心思想是通过计算损失函数对每个参数的偏导数，从而更新参数使得损失函数最小化。具体来说，反向传播算法分为两个步骤：前向传播和反向传播。

在前向传播中，我们将输入数据通过神经网络进行计算，得到输出结果。在这个过程中，我们需要记录每个节点的输出值，以便在反向传播时使用。

在反向传播中，我们首先计算损失函数对输出结果的偏导数，然后逐层计算损失函数对每个节点的偏导数。最后，我们根据链式法则将每个节点的偏导数乘以其输入节点的偏导数，得到损失函数对每个参数的偏导数。最终，我们使用梯度下降等优化算法更新参数。