反向传播的概念是什么?

反向传播是训练神经网络的核心方法，通过计算误差并逐层调整权重来优化模型。它从输出层开始，将误差信号反向传递给前面的每一层，用梯度下降法更新参数。这个过程让网络逐步减少预测错误，提高准确率。比如图像识别中，网络通过反向传播学会区分猫和狗的细节特征。

反向传播依赖链式法则，高效计算各层对误差的贡献。训练时，网络先随机初始化权重，再通过多次迭代调整参数。每次迭代中，误差被分解到每个连接上，权重按比例更新。深度学习模型如语音识别或自动驾驶系统，都依赖反向传播不断优化性能，实现复杂任务的高效处理。