Обратное распространение и потеря шарнира

Question

Я планирую написать функцию, которая будет выводить производную потери шарнира с истинным основанием. Я рассматриваю функцию как следующую из этой ссылки тогда как Y (первый параметр) - это предсказание, а Y (второй параметр) - основополагающая истина.

При вычислении обратных потерь я понимаю, что мне нужно вычислить производную от вышеуказанных потерь по второму параметру, верно? В этом случае код будет следующим:

function dLdX = backwardLoss1( this, Y, T )
            % backwardLoss    Back propagate the derivative of the loss
            % function
            %
            % Syntax:
            %   dLdX = layer.backwardLoss( Y, T );
            %
            % Image Inputs:
            %   Y   Predictions made by network, 1-by-1-by-numClasses-by-numObs
            %   T   Targets (actual values), 1-by-1-by-numClasses-by-numObs
            %
            % Vector Inputs:
            %   Y   Predictions made by network,  numClasses-by-numObs-by-seqLength
            %   T   Targets (actual values),  numClasses-by-numObs-by-seqLength
          if(Y*T<1)
                dLdX=-T/size(Y);
           else
                dLdX=0;
            end         
        end

Но, следуя этой ссылке , он отображает вычисление производной с параметрами, которые меня смущают, что мне нужно выводить потери с весами, а также с истинной землей? Я ищу ваши предложения на этот счет. спасибо,