链式法则解释上游梯度应用

过程。

假设我们有一个计算图：

Code  代码

<span style="background-color:var(--bgColor-default)"><span style="color:var(--fgColor-default, var(--color-fg-default))"><code>x → x² → L (损失函数)
</code></span></span>

根据链式法则：

Code  代码

<span style="background-color:var(--bgColor-default)"><span style="color:var(--fgColor-default, var(--color-fg-default))"><code>dL/dx = dL/d(x²) * d(x²)/dx
</code></span></span>

其中：

• dL/d(x²) 就是 upstream_grad（上游梯度）
• d(x²)/dx = 2x 是平方函数的导数
• x 就是 self.data

所以：

Python

<span style="background-color:var(--bgColor-default)"><span style="color:var(--fgColor-default, var(--color-fg-default))"><code><span style="color:var(--color-prettylights-syntax-keyword)">self</span>.grad += upstream_grad * <span style="color:var(--color-prettylights-syntax-constant)">2</span> * <span style="color:var(--color-prettylights-syntax-keyword)">self</span>.data
<span style="color:var(--color-prettylights-syntax-comment)">#          = dL/d(x²)   * d(x²)/dx</span></code></span></span>