为什么SGD反向算法的激活函数是导数

SGD（随机梯度下降）是一种常用的神经网络训练算法，它通过不断地更新权重来最小化损失函数。在神经网络中，激活函数的导数在反向传播中起着非常重要的作用，因为它们能够计算出每个神经元对损失函数的贡献大小，从而实现权重的更新。

具体来说，SGD算法使用梯度下降的方法来更新权重，即每次迭代根据损失函数的梯度来更新权重。在反向传播中，我们需要计算每个神经元的输出对损失函数的导数，这个导数又称为误差项（error term）。误差项能够告诉我们每个神经元对损失函数的贡献大小，从而根据梯度下降的原理来更新权重。

因此，在SGD反向算法中，激活函数的导数是非常重要的，它们能够计算出每个神经元的误差项，从而实现权重的更新。如果没有激活函数的导数，我们将无法计算出每个神经元的误差项，也就无法进行反向传播，也就无法进行神经网络的训练。