在Python中，backward函數(shù)通常用于計算梯度（gradient）。它是反向傳播算法的一部分，用于計算網(wǎng)絡(luò)中每個參數(shù)的梯度，并更新這些參數(shù)以最小化損失函數(shù)。
具體而言，backward函數(shù)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)計算每個參數(shù)的梯度，然后根據(jù)梯度下降算法更新這些參數(shù)。通過反向傳播算法，網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)輸入數(shù)據(jù)和預(yù)測結(jié)果來調(diào)整參數(shù)，使得預(yù)測結(jié)果逼近真實結(jié)果。
backward函數(shù)常用于深度學(xué)習(xí)框架中，如PyTorch和TensorFlow等，用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
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