反向傳播是什麼

反向傳播（Backpropagation）是一種用於訓練神經網絡的算法，它基於鏈式法則（Chain Rule）來計算網絡中每個參數對損失函數的梯度。以下是關於反向傳播的詳細解釋：

反向傳播的過程首先在神經網絡的輸出層計算誤差，然後將這個誤差逆向傳播到隱藏層，再到輸入層，期間不斷調整網絡的參數以減少預測誤差。

在反向傳播過程中，神經網絡的權重會根據計算得到的梯度進行更新，以優化網絡的性能。

反向傳播是訓練深度學習模型的關鍵步驟，它通過對比模型的輸出和真實標籤之間的差異來指導學習過程。