当训练只有输出wrt所有输入的导数时，训练神经网络

当训练只有输出相对于所有输入的导数时，训练神经网络是指通过反向传播算法来更新神经网络的权重参数，以使网络的输出尽可能地接近期望的输出。

在训练神经网络时，我们通常使用梯度下降法来最小化损失函数。梯度下降法的核心思想是通过计算损失函数对网络参数的导数，即梯度，来更新参数，使得损失函数逐渐减小。

当训练只有输出相对于所有输入的导数时，我们可以使用链式法则来计算损失函数对网络参数的导数。具体而言，我们首先计算输出相对于网络参数的导数，然后再通过链式法则将这些导数乘起来，得到损失函数对网络参数的导数。

在实际应用中，训练神经网络可以用于各种任务，如图像分类、目标检测、语音识别等。通过训练，神经网络可以学习到输入数据的特征表示，并根据这些表示进行相应的预测或分类。

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总结起来，当训练只有输出相对于所有输入的导数时，训练神经网络是通过反向传播算法来更新网络参数，以使网络的输出尽可能地接近期望的输出。腾讯云提供了相关的产品和服务，可用于神经网络的训练和推理。