Метод обратного распространения ошибки в машинном обучении — это алгоритм, используемый для тренировки нейронных сетей путём последовательной минимизации функции потерь. 2

Основная идея заключается в том, чтобы минимизировать функцию ошибки (например, среднеквадратичную ошибку) путём корректировки весов сети. 1

Основные шаги метода: 1

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

Метод позволяет вычислять градиент ошибки для каждого нейрона и пропорционально корректировать веса связей, обеспечивая постепенное улучшение качества прогнозирования. 2