Корректировка весов в алгоритме обратного распространения ошибки важна, потому что позволяет максимально уменьшить разницу между желаемыми и достигнутыми выходными данными системы. 3

В процессе обучения фактический выход нейронной сети вычитается из желаемого, что приводит к формированию сигнала ошибки. 2 Затем этот сигнал распространяется по сети в обратном направлении, что и называется обратным распространением ошибки. 23

Таким образом, корректировка весов помогает приблизить выходной сигнал нейронной сети к желаемому, что в целом снижает количество ошибок и делает модель более надёжной. 23