反向传播（Backpropagation）算法推导前期步骤正确性核验咨询

• 误差函数正确性：你定义的是单样本场景下的均方误差，E = 1/2(t - y)²的形式完全正确。前面的1/2系数是反向传播推导的常规写法，作用是抵消后续求导时平方项产生的系数2，简化计算过程。如果后续要拓展到批量训练，只需要在此基础上新增1/N的样本平均系数即可，当前单样本推导的误差定义没有问题。
• 输出层权重偏导推导正确性：你计算的偏导数数学形式完全符合规范，推导逻辑严格遵循链式法则：先计算误差对最终输出的偏导，再传导到输出层激活函数的导数，最后映射到对应权重的输入项，整个推导步骤没有错误。
• 隐藏层权重z的偏导推导提示：后续求z的偏导时继续沿用链式法则即可，传导路径为：误差对输出层输出求导→输出层输出对隐藏层输出求导→隐藏层输出对隐藏层激活函数输入求导→激活输入对对应权重z求导，注意不要遗漏隐藏层激活函数的导数项即可完成推导。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者KTSB