反向传播的本质是链式法则的递归应用：
- 前向传播：数据从输入层流向输出层，计算每个神经元的输出；
- 反向传播：误差从输出层反向流向输入层，根据 "误差对参数的偏导数" 调整网络权重和偏置。
其目标是最小化损失函数（如均方误差、交叉熵），通过梯度下降法更新参数，使模型预测越来越接近真实标签。不同的损失函数对应着不同的任务，能够指导模型去"干什么"
神经网络的反向传播（BP）详解
123_不打狼2026-05-10 11:41
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