全连接神经网络公式推导：含正向和反向

文章目录 符号表示 公式推导 前向过程 反向过程 梯度更新 Loss层的梯度 L2 Loss Cross Entropy Loss 该文档将以含有两个隐藏层的神经网络为基础进行正向和反向的公式推导，因为一个隐藏层的网络太简单，多个隐藏层与两个隐藏层在推导上没有本质区别，所以综合平衡知识性与文档撰写的便捷性，两个隐藏层比较合适。 整个文档主要包含以下内容或者特点： 符号表示要足够清晰 中间步骤尽量详

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