反向传播、softmax损失函数与交叉熵损失函数的简单理解

理解关键点是：

1. Loss 关于 f 求导得到 -1。
2. f 关于各参数求导得到 z, z, x+y。
3. 再把两部分相乘，链式法则得到了 Loss 对各参数的偏导。

这就是 反向传播（backpropagation）最基本的流程：先求上层对中间变量的梯度，再乘以中间变量对参数的梯度。