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Jon Barron 用两层小网络手推反向传播与梯度更新
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AI 综述
2026 年 10 月 6 日，Jon Barron 用一个极小网络演示反向传播全过程：网络结构为 1 个输入、2 个 ReLU 隐藏单元、线性输出。前向传播得到预测与损失 0.5；随后沿计算图用链式法则反向求出四个权重的梯度，并用普通 SGD 同步更新权重。更新后再次前向，预测变为 -0.49，损失降至 0.12005。作者强调，反向传播只负责计算梯度，真正修改权重的是 SGD；任意学习率并不保证每一步都降损；大网络的计算逻辑与此完全相同。
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最新进展10月6日 11:03
该演示手算前向、链式法则求梯度与 SGD 更新，更新后损失由 0.5 降至 0.12005。报道时间线
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10月6日
- AGI HuntJon Barron 用一个两层小网络手推反向传播与梯度更新全过程
Jon Barron 用一个 1 输入、2 个 ReLU 隐藏单元、线性输出的极小网络演示反向传播：前向传播得到预测与损失 0.5，再沿计算图用链式法则反向求出四个权重的梯度，并用普通 SGD 同步更新。更新后再次前向，预测变为 -0.49、损失降至 0.12005。作者强调反向传播只负责算梯度，SGD 才真正改权重，且任意学习率并不保证每步降损，大网络的计算逻辑与此完全相同。
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