`backward（）`関数は何ですか？
「backward（）」関数は、特にネットワークのトレーニングプロセスで、ニューラルネットワークで使用されるもう1つの重要な方法です。これは本質的に「フォワード（）」関数の逆であり、ネットワークの重みとバイアスに関する損失関数の勾配を計算するために使用されます。

トレーニングプロセス中に、「Backward（）」関数を使用して、出力レイヤーからネットワークを介してエラー信号を伝播して、各レイヤーの重みとバイアスを調整します。これは、バックプロパゲーションと呼ばれるプロセスを通じて行われます。これは、ネットワーク内の各重量とバイアスに関して損失関数の部分微分を計算します。

「後方（）」関数は通常、オプティマイザーと組み合わせて使用されます。オプティマイザーは、バックワードパスによって計算された勾配を使用して、ネットワークの重みとバイアスを損失関数を最小限に抑える方向に調整します。

全体として、「Backward（）」関数は、ネットワークが入力データから学習し、その重みとバイアスを調整して予測または分類を改善できるため、ニューラルネットワークトレーニングプロセスの重要なコンポーネントです。