我们来看一看计算图如何在一个更大的神经网络示例中工作，
这个和上一章一样
反向传播提供了一种非常可靠且高效的计算方法计算所有的这些倒数，可以将这些倒数输入到梯度下降算法中，或者是adam算法中，以训练神经网络的参数，使用反向传播的原因之一就是非常的高效，如果对这个参数注意的进行加上一点点进行观察则需要参数数量乘以节点数量
但时候用了反向传播之后，就不是相乘，而是降价，大大的提高了速度和效率
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