在深度学习的世界里，“Loss.backward()” 是一个至关重要的步骤。每当模型完成一次前向传播后，我们需要通过这个函数来计算损失函数对模型参数的梯度。简单来说，它就像是给模型“纠错”的过程。每当训练模型时，我们都会希望它变得更聪明，而“Loss.backward()”就是让模型知道哪里出了问题的关键所在。
想象一下，你正在教一个孩子学习数学，当他做错题时，你需要告诉他哪里错了，并给出正确的答案。“Loss.backward()” 就扮演了这样的角色。它会自动计算出每个参数需要调整的方向和大小，以便下次能够更准确地预测结果。这一步骤通常紧跟在损失值计算之后，就像接力赛的最后一棒，将信息传递给优化器，从而更新模型参数。
当一切顺利时，你会看到模型的表现越来越好，误差逐渐减小，最终达到我们的预期目标。因此，“Loss.backward()” 虽然看似简单，却是整个训练过程中不可或缺的一部分。💪🔥