The "backward()" function is another key method used in neural networks, particularly in the process of training the network. It is essentially the reverse of the "forward()" function and is used to calculate gradients of the loss function with respect to the weights and biases of the network.

During the training process, the "backward()" function is used to propagate the error signal from the output layer back through the network to adjust the weights and biases in each layer. This is done through a process called backpropagation, which calculates the partial derivative of the loss function with respect to each weight and bias in the network.

The "backward()" function is typically used in combination with an optimizer, which uses the gradients calculated by the backward pass to adjust the weights and biases in the network in the direction that minimizes the loss function.

Overall, the "backward()" function is a crucial component of the neural network training process, as it allows the network to learn from the input data and adjust its weights and biases to improve its predictions or classifications.
ฟังก์ชัน "backward()" เป็นอีกหนึ่งวิธีการสำคัญที่ใช้ในโครงข่ายประสาทเทียม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกระบวนการฝึกอบรมเครือข่าย โดยพื้นฐานแล้วมันเป็นการย้อนกลับของฟังก์ชัน "forward()" และใช้ในการคำนวณการไล่ระดับสีของฟังก์ชันการสูญเสียโดยคำนึงถึงน้ำหนักและอคติของเครือข่าย ในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม ฟังก์ชัน "backward()" ใช้เพื่อเผยแพร่สัญญาณข้อผิดพลาดจากเลเยอร์เอาท์พุตกลับผ่านเครือข่าย เพื่อปรับน้ำหนักและอคติในแต่ละเลเยอร์ ซึ่งทำได้ผ่านกระบวนการที่เรียกว่า backpropagation ซึ่งจะคำนวณอนุพันธ์ย่อยของฟังก์ชันการสูญเสียโดยคำนึงถึงน้ำหนักและอคติแต่ละอย่างในเครือข่าย โดยทั่วไปฟังก์ชัน "backward()" จะใช้ร่วมกับเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ ซึ่งใช้การไล่ระดับสีที่คำนวณโดยการย้อนกลับเพื่อปรับน้ำหนักและอคติในเครือข่ายในทิศทางที่ลดฟังก์ชันการสูญเสียให้เหลือน้อยที่สุด โดยรวมแล้ว ฟังก์ชัน "backward()" เป็นองค์ประกอบสำคัญของกระบวนการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม เนื่องจากช่วยให้เครือข่ายเรียนรู้จากข้อมูลอินพุต และปรับน้ำหนักและอคติเพื่อปรับปรุงการคาดการณ์หรือการจำแนกประเภท
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence