深度学习中的反向传播算法是如何工作的？

反向传播是训练神经网络的基本算法。它高效地计算损失函数相对于每个网络权重的梯度，使梯度下降等优化技术成为可能。这一过程对于减少预测误差和提高模型在图像识别、自然语言处理等多种应用中的准确性至关重要。 该算法通过微积分的链式法则运行。它首先计算网络的输出（前向传播）和最终损失。然后从输出层开始向输入层反向递归计算梯度：每一层权重和偏置的梯度利用直接下游层的梯度和该层自身的激活输入得出。这种反向传播过程有效地传递误差信号，为权重调整提供依据。 使用反向传播的步骤：1) 执行前向传播生成预测。2) 计算预测与目标之间的损失。3) 计算损失相对于输出层激活的梯度。4) 使用链式法则通过每一层反向迭代传播此梯度，计算相对于权重/偏置和前一层输入的梯度。5) 使用这些梯度和优化器更新所有权重。这种迭代优化推动深度学习模型性能的提升。