深度学习反向传播原理

深度学习反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的常见方法。它通过计算损失函数对每个参数的梯度来更新模型参数，从而使得模型能够更好地拟合训练数据。

具体来说，反向传播算法首先通过前向传播计算出模型的输出结果，然后计算损失函数对输出结果的梯度。接着，它通过链式法则逐层计算出每个参数对损失函数的梯度，并使用梯度下降等优化算法来更新模型参数。

反向传播算法的关键在于如何高效地计算梯度。为了避免重复计算，反向传播算法通常采用动态规划的思想，将计算过程中的中间结果保存下来以供后续使用。