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引言 反向传播算法是神经网络训练中核心步骤，通过计算损失函数关于网络参数梯度，进而调整网络权重以最小化损失，可是，在实际应用中，反向传播算法大概会遇到一些难题，如梯度消失或爆炸、过拟合等，于是，改良反向传播算法变成提升模型性能根本，本文将探讨如何在神经网络中改良反向传播算法，并供应一些主张、实用技巧
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