TensorFlow反向传播

反向传播，只有在训练场景下才会用到。主要用的是反向链式求导的方法，即先从正向的最后一个节点开始，计算此时结果值与真实值的误差，这样会形成一个用学习参数表示的误差方程，然后对方程中每个参数求导，得到梯度修正值，同时反推出上一层的误差，这样就将该层节点的误差按照争相的相反方向传到上一层，并接着计算上一层的修正值，如此反复下去一步步进行反传，直到传到正向的第一个节点。