Wsteczna propagacja (ang. backpropagation) to podstawowy algorytm wykorzystywany do trenowania sztucznych sieci neuronowych. Polega on na obliczaniu gradientu funkcji straty w odniesieniu do wszystkich wag w sieci, przechodząc od warstwy wyjściowej do wejściowej. Dzięki temu sieć precyzyjnie ustala, jak należy dostosować poszczególne wagi, aby zminimalizować błąd popełniany przy generowaniu przewidywań. Proces ten jest powtarzany wielokrotnie w cyklu uczenia, co pozwala sieci na efektywne poprawianie swoich wyników.
Źródło: en.wikipedia.org
