在反向迭代向量

反向迭代向量是一种在计算机图形学和机器学习领域中使用的向量，通常表示为一种“反向”或“反向迭代”的形式，含义是“反向更新”或“反向迭代更新”。

反向迭代向量通常在神经网络模型的训练过程中使用，用于更新神经网络权重和偏置，以逐步最小化损失函数。在每次迭代过程中，反向迭代向量会根据损失函数的梯度来更新模型参数，从而实现模型的优化和训练。

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