誤差逆伝播法
ニューラルネットワークで使用される訓練アルゴリズムで、出力層から誤差を逆伝播させて重みを調整し、損失を最小限に抑えます。
フォワードパスでネットワークの予測値を算出した後、予測値と正解値の差（損失）を層ごとに逆方向へ伝播させて勾配を計算する、反復的な最適化プロセスです。これらの勾配は勾配降下法による重み更新に活用され、ディープネットワークが複雑で階層的な特徴表現を学習できるようにします。
画像分類において、畳み込みニューラルネットワークは数百万枚のラベル付き写真に対してバックプロパゲーションを用います。各バッチ処理後、何百万もの接続重みを調整し、「cat」画像が正しい出力ノードでより高い活性化を示し、その他のノードではより低い活性化となるようにすることで、検証データにおいて >95% の精度へと段階的に到達します。
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