AI中的一些术语让我感到困惑。反向传播中使用的导数函数是激活函数的导数还是损失函数的导数？

这些术语让我困惑：激活函数的导数，损失函数的偏导数？？

我还是没有完全理解。

回答：

当你优化一个模型时，你会定义一个损失函数。这通常代表相对于某些训练数据的误差。

通常使用基于梯度的优化方法来最小化这个误差。常见的有随机梯度下降（SGD）及其相关方法（如Adam、Adagrad等）。

损失函数的梯度是由模型中每个权重的损失的偏导数组成的向量。

在每次迭代中，权重会沿着梯度的相反方向更新（记住我们是在最小化）。

我猜你可能会感到困惑的原因是由于链式法则，在计算损失函数的梯度时，需要对激活函数进行求导。但请记住，这是因为链式法则的缘故。