反向传播
term_id: backpropagation
Category: basic_concepts
Definition
反向传播（Backpropagation），即误差反向传播，是一种用于人工神经网络的方法，旨在计算损失函数关于权重的梯度。它通过将误差信号从输出层向输入层反向传播，并利用链式法则更新权重，从而优化模型性能。
Summary
一种广泛用于训练神经网络的算法，通过计算梯度来最小化误差。
Key Concepts
- 梯度下降
- 链式法则
- 损失函数
- 权重更新
Use Cases
- 深度神经网络训练
- 图像分类任务
- 语音识别系统