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文档摘要

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深度学习中误

差回传限制条

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一、误差回传的基本原理与限制条件

误差回传（Backpropagaion）是深度学习中用于训练神经网络

的核心算法之一。其基本原理是通过计算损失函数对网络参数的梯度,

利用梯度下降法逐步优化网络参数，从而最小化损失函数。然而，误

差回传在实际应用中存在诸多限制条件，这些条件直接影响着算法的

效率和效果。

首先，误差回传依赖于链式法则计算梯度，这要求损失函数和激

活函数必须是可微的。如果网络中使用了不可微的激活函数（如Re