次使用链式法则得到的：在右边的最后一项中，只有加权和 formula_57 取决于 formula_49，因此神经元 formula_41 的输出对其输入的导数就是激活函数的偏导数（这里假定使用逻辑函数）：这就是为什么反向传播需要的激活函数是可微的。如果神经元在输出层中，因为此时 formula_62 以及所以第一项可以直接算出。但如果 formula_41 是网络中任一内层，求 formula_17 关于 formula_66 的导数就不太简单了。考虑 formula_17 为接受