链式法则 编辑
连锁律，亦称连锁法则，用于求复合函数的导数。
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换元积分法，又称变数变换法，是求积分的一种方法，由链式法则和微积分基本定理推导而来。
反向传播是对多层人工神经网络进行梯度下降法的算法，也就是用链式法则以网络每层的权重为变数计算损失函数的梯度，以更新权重来最小化损失函数。
梯度消失问题是一种机器学习中的难题，出现在以梯度下降法和反向传播算法训练人工神经网络的时候。在每次训练的迭代中，神经网路权重的更新值与误差函数的偏导数成比例，然而在某些情况下，梯度值会几乎消失，使得权重无法得到有效更新，甚至神经网络可能完全无法继续训练。举个例子来说明问题起因，一个传统的激励函数如双曲正切函数，其梯度值在 范围内，反向传播以链式法则来计算梯度。