당장 책이나 인터넷 강의같은 곳에서 backpropagation을 다루는건 mlp나 logistic regression 예시 밖에 못봤는데 실제 모델에서 사용되는 cnn이나 transformer의 backpropagation은 굳이 알 필요 없음? 예전부터 공부하다가 궁금한걸 답을 찾지 못하고 넘어갔었는데 계속해서 cnn의 backpropagation은 어떻게 되는지 궁금증이 생기네...
그냥 너무 디테일하게 들어가지말고 수치미분 대신 계산그래프로 신경망을 훈련하는구나 하고 넘어가면 되는건가?