一 、反向传播的作用
训练神经网络的目标是 优化代价函数，使得代价函数找到一个 全局最小值或者局部最小值。不管使用何种梯度下降算法（BGD, SGD ，Adam），都需要先算出各个参数的梯度。 反向传播的作用： 就是快速算出所有参数的偏导数。
二、 求导数的方式
求导数通常可以分为两类，一类是直接用定义，第二类是公式法（包括链式法）。
定义法：
定义法求导数存在问题： 当参数较多时（如：100万），计算一个样本所有的参数就需要计算 100万次 C(w+&) ， 和一次 C(w) ，计算量太大。所以导数定义法行不通。
若直接将 公式展开求导又太复杂，所以选择用 链式求导法则 求所有参数的偏导。
三 、反向传播的原理
反向传播主要依赖于链式法则， y是复合函数：
反向传播正是用到了 链式法则。
反向传播的优点在于： 尽力用一次前向传播和一次反向传播，就同时计算出所有参数的偏导数。 反向传播计算量和前向传播差不多，并且有效利用前向传播过程中的计算结果，前向传播的主要计算量 在 权重矩阵和input vector的乘法计算， 反向传播则主要是 矩阵和input vector 的转置的乘法计算。例子如下：
前向传播 计算出 q =W.*x , 和 f(q) = q12 + q22+…+qn**2， 反向传播先计算 f 对q 的偏导， 再计算 q 对W的偏导，得到f 对W的梯度。 利用了 前向传播计算的q。
四 用计算图解释几种求导方式
总结一下：路径上所有边相乘，所有路径相加。
一般情形如下：
两种求导模式：前向模式求导( forward-mode differentiation) 反向模式求导(reverse-mode differentiation)
前向模式：先求X对Y的影响，再求Y对Z的影响
后向模式： 先求Y对Z的影响，再求X对Y的影响。
这样看起来 前向模式求导和反向模式求导，除了求导顺序不同，好像没什么不同，那为什么要用反向模式求导，而不用前向模式求导呢？
求导顺序不同， 求导复杂度也不同
举例说明：
如果用前向求导模式：关于b向前求导一次
反向模式：
前向模式，一次只能求出 e对b的偏导， 而反向模式 可以同时 求出 e 对a 和b的偏导。使用前向模式求偏导，需要多次才能求出所有参数的偏导，而反向传播一次就够了
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