深度学习反向传播的原理及作用

深度学习反向传播（Backpropagation）是一种常用的训练神经网络的方法，其主要原理是通过计算损失函数对网络中的权重和偏置进行调整，以使得网络的输出更加接近于真实值。

具体来说，反向传播算法的过程分为两个阶段：前向传播和反向传播。在前向传播中，输入数据经过神经网络的各个层，最终得到输出结果。在反向传播中，先计算输出结果与真实值之间的误差，然后将误差从输出层向输入层传递，并利用误差对每个权重进行微调，使得输出结果更接近真实值。

反向传播算法的作用是使神经网络的输出更加准确，提高其预测或分类能力。通过不断迭代调整网络中的权重和偏置，反向传播算法可以让神经网络逐渐学习到输入数据的特征，并能够对新的数据进行预测或分类。