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至于为什么要用反向传播算法以及用到的梯度知识,有必要了解清楚，链接如下：
https://blog.csdn.net/Strive_LiJiaLe/article/details/115327218

神经网络训练方法----反向传播算法
它是计算深度学习模型参数梯度的方法。总的来说，反向传播会依据微积分中的链式法则，按照输入层，靠近输出层的隐含层，靠近输入层的隐含层和输入层的次序，计算并存储模型损失函数有关模型各层的中间变量的参数的梯度。
应用链式求导法则的误差反向传播算法（BP）
通过不断修正网络参数，求得输出层节点的误差平方和的最小值。
包括信息的正向传播和误差的反向传播过程，主要解决正向传播算法中难以直接计算隐含层误差的问题。
正向传播过程是逐层迭代计算出各单元的输出值。
反向传播过程是根据网络输出的误差，按误差梯度下降的方式，将误差进行逐层回代，修正每一层的权值。

1.误差的计算

softmax激活函数：
输出的y1,y2并不满足规则分布，为使得其服从概率分布，进行表达式处理。
此时O1+O2=1

2.损失的计算（交叉熵损失）

1.多分类：softmax

例如：分类人和男人，那么就不满足概率分布了，只能二分类。

2.二分类：sigmoid

默认log以e为底等于ln

3.误差的反省传播

有了上面的损失之后，

就可以进行误差的反向传播；

以求W(2)11为例讲解：
将W(2)11的输入作为常数a来处理，方便计算。

求其偏导（梯度）：根据链式求导法则。

计算公式中的Loss对O1求偏导：此时O2视为常数。





带入以后，最终结果为：

有了误差的梯度以后，进行反向的更新。

4.权重的更新

表达式：
若使用整个样本集进行求解，损失梯度指向全局最优方向。
但是，时间应用中往往不能一次性将所有数据载入内存，所以只能分批次（batch）训练。此时，梯度指向当前批次最优方向。

优化器optimazer

目的：为了使网络更快的收敛