最新反向传播网络究竟有何用途?

反向传播网络是一种用于训练神经网络的关键算法,它通过计算误差信号的梯度来调整网络参数,以逐渐优化模型的预测性能,以下是对反向传播网络作用的详细阐述:1、优化模型权重:反向传播的主要目的是最小化损失函数,即减少模型输出与真实值之间的误差,通过不断调整神经网络中的权重和偏置,反向传播使得模型能够更准确地预测新数据……

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