虽然数学不是那么好，但还是要对这个经典算法真正推导一遍心里才安稳。
主要参考资料:ufldl
开始：首先要明确，反向传播算法，是为了计算loss相对于w,b的偏导数，以此来更新每次学习的ｗ,b，是一个巧妙地计算方法。
首先定义loss函数：
乍一看，这怎么求关于每个权值的偏导数呢？别急，反向传播算法的一个巧妙之处就是没有直接去定义loss相对于ｗ，ｂ的偏导数，而是先定义了一个残差的概念
以下直接上手写图了（太多公式）：
一些注意点明天写！
