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输入[1,2,3]与共享核[1,−1]产生两个−1，目标都为0。先沿第一条路径看k₁，反馈贡献为−1×1=−1；第二个窗口再贡献−2，所以k₁总梯度−3。k₂收到−2和−3，总梯度−5。两处都用旧参数求完导，才以学习率0.05统一更新到[1.15,−0.75]；重新前向得[−0.35,0.05]，损失0.0625。共享让贡献相加，绝不是看完一个窗口就私自改一次核。
输入[1,2,3]与共享核[1,−1]产生两个−1，目标都为0。先沿第一条路径看k₁，反馈贡献为−1×1=−1；第二个窗口再贡献−2，所以k₁总梯度−3。k₂收到−2和−3，总梯度−5。两处都用旧参数求完导，才以学习率0.05统一更新到[1.15,−0.75]；重新前向得[−0.35,0.05]，损失0.0625。共享让贡献相加，绝不是看完一个窗口就私自改一次核。 证据与制作说明：五态保持X=[1,2,3]、K=[1,−1]、目标[0,0]。两窗口用旧参数求导，梯度[−3,−5]，η=.05更新到[1.15,−.75]，新输出[−.35,.05]，损失.0625。先收集再更新一次。更多步长探索在自学专题，不调用隐藏HTML备份。