多くの人は、モデルが「学習している」とき、損失が下がることを知っており、損失は予測とターゲットから計算されることを理解しています。あまり自明ではない部分は、ディープラーニングライブラリが内部で実際に何をして、その損失をモデルを改善するパラメータ更新へと変換しているのかという点です。私はその仕組みを分解した短い投稿を書きました [0]：フォワードパスが計算グラフを構築する様子、loss.backward() がそれを横断して連鎖律を適用する方法、そして得られた勾配が optimizer.step() を通じてパラメータ更新へと変わる仕組みです。私は自分で一から作成した NumPy ライブラリ [1] を具体的な参照点として用いましたが、主な目的は、裏側で何が起きているのかを直感的に理解することです。
[0]: https://www.henrypan.com/blog/2026-03-14-how-deep-learning-library-enables-learning/
[1]: https://github.com/workofart/ml-by-hand
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