. 反向传播算法的作用

反向传播算法是一种用于训练神经网络的常用方法。它通过计算神经网络预测输出与实际输出之间的误差，并将误差反向传播回网络中的每个神经元来更新其权重，从而不断优化神经网络的预测能力。

具体来说，反向传播算法通过以下步骤实现训练过程：
1. 前向传播：将输入数据输入神经网络中，通过一系列运算得到网络的输出。
2. 计算误差：将网络输出与实际输出之间的误差计算出来。
3. 反向传播：将误差反向传播回网络中的每个神经元，并根据误差大小调整神经元之间的权重。
4. 重复以上步骤，直到误差达到预设的阈值或者训练轮数达到预设的次数。

通过反向传播算法进行训练，可以不断优化神经网络的预测能力，提高其在实际应用中的效果。