谁能告诉我 Keras 中的反向传播是如何完成的？我读到它在 Torch 中非常简单，在 Caffe 中很复杂，但我找不到任何关于使用 Keras 执行此操作的信息。我正在 Keras 中实现我自己的层（非常初学者），并且想知道如何进行反向传播。
先感谢您
你根本不知道。 （后期编辑：除非您创建自定义训练循环，仅用于高级用途）
Keras 自动进行反向传播。除了使用其中之一来训练模型之外，您绝对不需要做任何事情fit方法。
您只需要注意以下几件事：
- 您想要通过反向传播更新的变量（这意味着：权重）必须在自定义层中定义
self.add_weight()里面的方法build方法。看编写你自己的 keras 层 https://keras.io/layers/writing-your-own-keras-layers/.
- 您所做的所有计算都必须使用基本运算符，例如
+, -, *, / or backend https://keras.io/backend/功能。后端还支持tensorflow/theano/CNTK函数。
- 您使用的函数必须是可微分的（例如，这意味着对于使用常量结果的函数，反向传播将失败）
这就是自动反向传播正常工作所需的全部内容。
如果您的图层没有可训练的权重，则不需要自定义图层，请创建Lambda层代替（仅计算，没有可训练的权重）。
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