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Caffe庫中的反向傳播算法是基于反向自動求導(dǎo)（Backward Automatic Differentiation）實現(xiàn)的。具體來說，Caffe使用了梯度下降算法來優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。在每一次訓(xùn)練迭代中，通過前向傳播計算出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，然后通過反向傳播計算出每一層的梯度，最終根據(jù)梯度更新每一層的參數(shù)。反向傳播算法通過鏈?zhǔn)椒▌t來計算梯度，從輸出層向輸入層依次傳遞誤差信號，更新網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置。Caffe庫提供了高效的實現(xiàn)，使得反向傳播算法能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行高效的訓(xùn)練。
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