Caffe库中的反向传播算法是基于反向自动求导（Backward Automatic Differentiation）实现的。具体来说，Caffe使用了梯度下降算法来优化神经网络的参数。在每一次训练迭代中，通过前向传播计算出神经网络的输出，然后通过反向传播计算出每一层的梯度，最终根据梯度更新每一层的参数。反向传播算法通过链式法则来计算梯度，从输出层向输入层依次传递误差信号，更新网络中的权重和偏置。Caffe库提供了高效的实现，使得反向传播算法能够在大规模数据集上进行高效的训练。
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