学习《机器学习100天》第29天 反向传播法究竟做什么？ | 深度学习，第3章

github上的项目，跟着一起学习

项目地址    https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-ML-Code

Youtube频道3Blue1Brown关于神经网络的第3部分，这个视频主要介绍了偏导数和反向传播法。

B站视频在这里。（https://www.bilibili.com/video/av16577449）

    以下是视频笔记：

反向传播算法，是用来求上一期讲到的复杂到爆的梯度的

梯度向量每一项的大小，是在告诉大家，代价函数对每个参数有多敏感。

假设想要最后的输出为2，增加2的**值（前一层所有**值的加权和，加上一个偏置，再通过sigmoid这类的函数），

想增加**值，有三个方法：增加偏置、增加权重，改变上一层的**值

想要最后输出2，还需要最后一层其他数字的**变弱，每个数字想**变弱，就需要调整上一层，每个数字期待的上一层调整方式是不同的，把所有这些调整加起来。得到一串对倒数第二层改动的变化量。重复这一过程，改变影响倒数第二层神经元**值的相关参数。

从后一层到前一层，一直循环到第一层

放眼大局，我们只是在讨论，单个训练样本对所有权重偏置的影响

如果我们只关注“2”的要求，会导致把所有数字识别为2，所以需要对其他所有的训练样本，同样地过一遍反向传播，记录下每个样本想怎样修改权重与偏置，求平均值，微调大小，不严格来说，是上期中的代价函数的负梯度

样本太多，梯度下降每迈出一步，用到所有样本太慢，所以把样本分成minibatch（含有一部分样本），计算一个minibatch来作为梯度下降的一步。