深度学习中的反向传播过程

反向传播是一种用于训练神经网络的算法，它通过计算损失函数对每个参数的梯度来更新网络的权重。在反向传播过程中，首先计算输出层的误差，然后将误差向前传播到隐藏层和输入层，计算每个参数的梯度。最后，使用梯度下降等优化算法来更新网络的权重。