解释什么是背部传播,以及它是如何工作的.
逆传是人工神经网络中使用的方法,用于计算数据批量 (在图像识别或其他数据分析中) 处理后每个神经元的错误贡献.其目的是通过调整神经网络的权重和偏差来降低成本 (或损失) 函数,从而最终提高模型的准确性.逆传是"错误的逆传"的简称.它是一个基于计算梯度的计算计算计算的计算链规则的监督学习算法.在训练过程中,输入被传播到网络中,以获得输出,然后输出与所需的输出相比较,然后计算出错误.错误然后被传播到网络中,并且与网络的权重相比的功能的渐进率被调整.重量被调整为根据"错误的逆传".最终,这种算法可以通过计算模型预测错误,直到实际的模型和输出都达到预测的最低值.这种算法可以通过预测模型的预测,从而使得网络的实际错误率和输出率达到预测的最低值.