在CNTK中，自动微分机制是一种用来计算函数的导数的技术。它通过对函数的输入和参数进行微小的变化，然后利用链式法则来计算函数对于输入和参数的导数。这个过程是自动完成的，无需手动地推导导数公式。
自动微分机制在神经网络训练过程中非常有用，因为它可以帮助我们计算损失函数对于模型参数的梯度，进而优化模型的参数。CNTK的自动微分机制支持各种不同的优化算法，包括随机梯度下降、动量优化等。
总之，CNTK中的自动微分机制让我们能够更加方便地进行模型训练和优化，而不需要手动地计算导数。
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