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深度学习中的前向传播，就是根据既定的（随机或优化过的）参数值（如a=50,b=0），获取到在当前模型（y=ax+b）中的预测值的过程。
而反向传播，则是根据损失值，调整参数的过程。
以“猜数字”游戏，来看单变量回归的学习过程，每猜错一次，猜测的准确度就提升一些：
在反向传播的过程中，需要注意，不仅仅是根据最新的样本改进模型，还要考虑到之前的样本的影响。
