DevDino 🦖

1. 什么是向量化？

　　向量化 是指避免在代码中使用显式的 for 循环，转而使用高度优化的矩阵/向量运算（如 NumPy 中的内置函数），从而大幅提升计算效率。

🎯 目标

　　推导在二分类逻辑回归（使用 sigmoid 激活函数 + 交叉熵损失）中，损失函数 $L$ 对线性输出 $z$ 的导数：

🎯 课程目标

　　本节课程的核心目标是：

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1. 逻辑回归模型回顾

🧠 课程核心思想

　　在深度学习中，反向传播（Backpropagation） 是通过计算图（Computation Graph） 高效计算损失函数对各参数偏导数的核心机制。
本节通过一个具体例子，展示了如何利用链式法则（Chain Rule） 沿着计算图从右向左（backward pass） 逐层计算梯度。