Как цепное правило используется в машинном обучении для вычисления градиента?

Цепное правило используется в машинном обучении для вычисления градиента функции потерь по отношению к каждому весу сети в процессе обратного распространения ошибки. proglib.io sky.pro

Суть процесса: градиент вычисляется последовательно, начиная с выхода сети и двигаясь назад к входам. sky.pro Чтобы найти частную производную для предыдущего слоя, используют частную производную со следующего слоя. vk.com

Цепное правило позволяет:

• представить производную по каждому весу в виде произведения более простых элементов (производных функции потерь и функций активации нейронов по их параметрам); proglib.io
• разложить производную сложной функции на произведение производных её составляющих. sky.pro

Такой метод расчёта градиента называется обратным распространением (back-propagation). proglib.io

Градиент в контексте обучения нейронных сетей — это вектор, который показывает направление наибольшего увеличения функции. blog.ycla.ai Затем он используется для обновления параметров модели таким образом, чтобы уменьшить значение функции ошибки. blog.ycla.ai