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公開偏導數（Public Partial Derivative）是深度進修範疇中的一個重要不雅點，它涉及多變數函數的導數打算。在呆板進修跟深度進修任務中，經由過程打算喪掉函數對於各個參數的偏導數，我們可能懂得每個參數對模型輸出的影響程度，進而優化模型。 具體來說，公開偏導數是指在多變數函數中，一個變數的偏導數在其他變數牢固穩定的情況下，怎樣影響全部函數值的過程。在深度進修框架中，偏導數是梯度降落演算法的核心，用於在反向傳播過程中調劑網路權重，以達到最小化喪掉函數的目標。 在數學表達中，假設有一個對於兩個變數x跟y的函數f(x, y)，那麼x的偏導數可能表示為∂f/∂x，即在y牢固時，f隨x變更的率。同理，y的偏導數∂f/∂y表示在x牢固時，f隨y變更的率。 在深度進修中，每個參數（比方神經網路的權重跟偏置）都可能看作是函數中的一個變數。當我們經由過程前向傳播打算出一個猜測值後，我們須要曉得每個參數對猜測偏差（即喪掉函數）的奉獻度，這就是經由過程打算每個參數的偏導數來實現的。有了這些偏導數信息，我們就可能在反向傳播過程中有針對性地調劑每個參數，使模型輸出更瀕臨實在值。 總結而言，公開偏導數在深度進修中扮演著至關重要的角色。它不只幫助我們懂得每個參數對模型機能的影響，還領導我們怎樣有效地優化這些參數，進步模型的猜測正確度。