反向传播优化：神经网络训练的关键算法

反向传播优化是一种用于训练神经网络的算法。在神经网络中，反向传播优化算法通过迭代地调整网络中的权重和偏差，以使网络的输出与期望的输出尽可能接近。该算法基于梯度下降的思想，通过计算损失函数对权重和偏差的偏导数，然后根据偏导数的方向和大小来更新网络的参数。通过多次迭代，反向传播优化算法可以逐渐减小网络的误差，从而提高网络的性能和准确性。