吴恩达深度学习：2.9逻辑回归梯度下降法(Logistic Regression Gradient descent)

1.回顾logistic回归，下式中a是逻辑回归的输出，y是样本的真值标签值

、

　　(1)现在写出该样本的偏导数流程图。假设这个样本只有两个特征x1和x2， 为了计算z，我们需要输入参数w1、w2和b还有样本的特征值x1和x2，用这个来计算偏导数的计算公式，然后我们可以计算y^就是a，即，最后计算L(a,y)，在逻辑回归中，我们要做的就是变换参数w和b的值，来最小化损失函数l(a,y)。现在看看怎样向后传播计算偏导数：

　　要计算损失函数L的导数，首先要向前一步，计算损失函数的导数：

　　接下来再向后一步计算dz，dz是损失函数l关于z的导数，对于dl下面的两种形式都可以：

　　

　　向后传播的最后一步：