更新权值和偏置为什么用加法

在神经网络中，更新权值和偏置时通常使用加法的原因是因为加法是一种可逆操作，也就是说，我们可以通过减去同样的值来撤销加法操作。这使得在反向传播算法中计算梯度变得更加简单，因为我们只需要将反向传播的误差乘以当前层的输入，就可以得到需要加到权值和偏置上的值。

此外，加法操作还有一个重要的性质，即它是线性的。这意味着我们可以将多个加法操作合并成一个等效的加法操作，从而加快计算速度。

因此，使用加法更新权值和偏置是一种简单、可逆、线性的方法，适用于神经网络中的反向传播算法。