Обратное распространение ошибки в нейронных сетях работает следующим образом: 2

1. Прямое распространение. 2 Входные данные проходят через сеть, и вычисляется выход. 2 На этом этапе каждый нейрон вычисляет взвешенную сумму своих входов и применяет активационную функцию. 2
2. Вычисление ошибки. 2 Находится разница между предсказанным и реальным значением. 2 Ошибка показывает, насколько предсказание сети отклоняется от истинного значения. 2
3. Обратное распространение. 2 Градиенты ошибки распространяются назад через сеть. 2 Этот шаг включает вычисление производных функции ошибки по отношению к весам сети. 2
4. Обновление весов. 2 Веса корректируются на основе вычисленных градиентов. 2 Этот процесс повторяется до тех пор, пока ошибка не станет достаточно малой. 2

Важно понимать, что прямой проход позволяет информации идти в одном направлении — от входного к выходному слою, а обратное распространение выполняет противоположную задачу: проводит данные от выхода назад, обновляя параметры (веса и смещения). 4