解释这段反向传播代码每行的含义 并详细阐述它是如何达成反向传播效果的 def backward(y_pred, y_true, cache): x, z1, a1, z2, a2, z3 = cache delta3 = y_pred - y_true dW3 = np.outer(a2, delta3) db3 = delta3 delta2 = np.dot(delta3, W3.T) * dtanh(z2) dW2 = np.outer(a1, delta2) db2 = delta2 delta1 = np.dot(delta2, W2.T) * dtanh(z1) dW1 = np.outer(x, delta1) db1 = delta1 return dW1, db1, dW2, db2, dW3, db3

这段代码是一个三层神经网络的反向传播算法实现。下面是每行代码的含义和详细阐述：

def backward(y_pred, y_true, cache):
    # 输入参数：y_pred为模型预测值，y_true为真实值，cache为前向传播中的缓存
    x, z1, a1, z2, a2, z3 = cache
    # 从缓存中获取前向传播时的变量
    delta3 = y_pred - y_true
    # 计算输出层的误差
    dW3 = np.outer(a2, delta3)
    db3 = delta3
    # 计算输出层权重和偏置的梯度
    delta2 = np.dot(delta3, W3.T) * dtanh(z2)
    # 计算隐藏层的误差
    dW2 = np.outer(a1, delta2)
    db2 = delta2
    # 计算隐藏层权重和偏置的梯度
    delta1 = np.dot(delta2, W2.T) * dtanh(z1)
    # 计算输入层的误差
    dW1 = np.outer(x, delta1)
    db1 = delta1
    # 计算输入层权重和偏置的梯度
    return dW1, db1, dW2, db2, dW3, db3
    # 返回各层的权重和偏置梯度

其中，函数的返回值是各层的权重和偏置梯度，用于更新网络参数。

整个反向传播的过程是从输出层到输入层依次计算误差和梯度的过程，具体过程如下：

1. 计算输出层的误差：先计算模型预测值与真实值之间的误差，即delta3 = y_pred - y_true。
2. 计算输出层权重和偏置的梯度：根据误差和输出层的激活值计算权重和偏置的梯度，即dW3 = np.outer(a2, delta3)和db3 = delta3。
3. 计算隐藏层的误差：根据输出层的误差和隐藏层的权重，计算隐藏层的误差，即delta2 = np.dot(delta3, W3.T) * dtanh(z2)。
4. 计算隐藏层权重和偏置的梯度：根据隐藏层的误差和隐藏层的激活值计算权重和偏置的梯度，即dW2 = np.outer(a1, delta2)和db2 = delta2。
5. 计算输入层的误差：根据隐藏层的误差和输入层的权重，计算输入层的误差，即delta1 = np.dot(delta2, W2.T) * dtanh(z1)。
6. 计算输入层权重和偏置的梯度：根据输入层的误差和输入层的激活值计算权重和偏置的梯度，即dW1 = np.outer(x, delta1)和db1 = delta1。
7. 返回各层的权重和偏置梯度：将各层的权重和偏置梯度作为函数的返回值，用于更新网络参数。

这个过程实现了梯度下降算法的反向传播，通过计算每一层的梯度，可以不断地更新网络参数，从而最小化损失函数，提高模型的准确性。