Qué hace realmente loss.backward(): una guía paso a paso
Cuando se entrena una red neuronal, la llamada loss.backward() desencadena el mecanismo central del aprendizaje: el cálculo de cuánto debe ajustarse cada parámetro para reducir el error. Este artículo explica, de forma didáctica y desde cero, cómo funciona ese proceso apoyándose en microcrad, un peq
