假设我们有一个神经元网络，如下所示：

我们对网络的权重做了一点改变w[l][j][k]，它可以从许多路径中改变我们的成本函数，
现在我们只需从我们的第一个选择的权重中选择一个路径 -> 它是激活的神经元到 -> 它的一个权重下一层到 -> 它是激活等等......
我们可以想象一个方程（使用链式法则），如下所示，只有一条路径，我们称之为速率因子：

但它只是在我们改变权重时改变成本的一种路径，所以我们需要通过迈克尔尼尔森的着名书中所有可能的相关路径（所有速率因子）计算成本变化率，我们计算了速率通过对所有费率因素求和来改变成本，如下所示：

但我真的不明白我们如何通过将所有比率因素相加来计算成本相对于该权重的斜率如何将该总和与我们的等式联系起来

稍后在那本书上，我们证明了“l”层中的错误与下一层中的错误有关的方程，因为我们有：

在这里，我们也对所有相关的神经元错误进行了求和。
有人可以给我一个证明或解释该总和
的成本变化率如何与所有相关费率因素的总和相关，为什么我们使用总和？

当然，通过使用权重和偏差计算最后一层中所有神经元的总和，神经元的激活是相互关联的

但是使用它来计算导数对我来说并不是那么清晰和有形，但是任何关于导数总和的解释对我来说都非常有帮助。

谢谢你。