深度学习中反向传播是什么

反向传播（Backpropagation）是一种在深度学习中用于训练神经网络的算法。它通过计算损失函数对每个权重的偏导数，从输出层向输入层反向传播误差，并利用梯度下降法来更新神经网络的权重，以最小化损失函数。

具体来说，反向传播算法首先计算神经网络的输出值，然后计算损失函数对每个输出值的偏导数。随后，通过链式法则（Chain Rule），将这些偏导数向后传播到前面的层，以计算每个权重的偏导数。最后，利用梯度下降法来更新每个权重，使得损失函数最小化。

反向传播算法的优点是可以高效地训练深度神经网络，因为它可以利用链式法则一次性计算所有权重的偏导数。这使得反向传播算法比直接计算所有权重偏导数的方法更快、更稳定。