Deep learning I - IV Deep neural network - Forward and backward propagation正向传播和反向传播模块化

Forward and backward propagation

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1. 可以将正向传播和反向传播模块化。只需构建两个模块程序，即可完成模型的训练。
   
2. 正向传播输入为A^[l-1]，输出为A^[l]，Cache为Z^[l]，W^[l]和b^[l] (W^[l]和b^[l]为了程序开发方便在这里作为cache存储)
   
3. 反向传播输入为dA^[l]，输出为dA^[l-1]，dW^[l]，db^[l]