请问老师loss如何关联到网络的参数的

来源：4-4 利用神经网络解决分类和回归问题（2）

HelloMrDeng

2021-05-09

   # loss
   loss_func = torch.nn.MSELoss()
   loss = loss_func(pred, y_data)
   # 反向传播更新参数梯度
   loss.backward()

请问老师loss如何跟网络的梯度值进行关联的，感觉没有把网络传进去呀，怎么loss.backward（）就更新了网络的权重和偏置了

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1回答

会写代码的好厨师

2021-05-11

已采纳

反向传播的过程实际上是pytorch内部直接实现的。具体的计算原理是使用链式法则，梯度求导去。根据求导出来的结果和梯度值，计算网络对应的参数值。

HelloMrDeng

谢谢老师！

2021-05-17

共1条回复

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