一文彻底搞懂深度学习 - 反向传播（Back Propagation）

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反向传播（Back Propagation，简称BP） 算法是深度学习中最为核心和常用的优化算法之一，广泛 应用于神经网络的训练过程中 。 它通过计算损失函数关于网络参数的梯度来更新参数，从而最小化损失函数并提高模型的预测准确性。 Back Propagation 一、前向传播 前向传播（ Forward Propagation ）是什么？ 前向传播是神经网络中的一种基本计算过程，用于通过网络的每一层传递输入数据并生成输出。 从神经网络的输入层开始，逐层计算每一层神经元的输出，直到到达输出层并生成最终预测结果。 为什么需要 前向传播 ？ 前向传播是神经网络进行预测和分类的基础过程。 在训练阶段 ，前向传播用于 生成预测结果 ，并与真实标签进行比较以计算损失函数的值。然后，通过反向传播算法将损失函数的梯度信息反向传递回网络，用于更新权重和偏置等参数。 在推 ………………………………