💪 机器学习的核心之一就是神经网络，而神经网络的灵魂便是反向传播（Backpropagation）。简单来说，反向传播是一种优化算法，通过计算误差并调整权重来提升模型预测能力。今天，让我们用轻松的方式揭开它的神秘面纱！
🎯 第一步：前向传播
想象你正在搭建一座桥梁，输入数据就像建筑材料，经过层层神经元的加工和传递，最终输出结果。这一步是“正向”的，我们用激活函数（如ReLU或Sigmoid）逐步处理信息，直到得到预测值。
🔄 第二步：误差计算
然而，现实总是有差距。我们需要衡量预测值与真实值之间的差异，这个差距被称为损失函数（Loss Function）。常见的损失函数包括均方误差（MSE）和交叉熵损失。
🔄 第三步：反向传播
现在到了最关键的环节——反向传播！它像侦探一样，从输出层一步步往回追溯，找到每个参数对误差的影响程度，并利用梯度下降法更新权重。公式中涉及偏导数，但别担心，我们只需要记住：误差越大，调整幅度就越大！
💡 总结
反向传播虽然听起来复杂，但其实是一个逻辑清晰的过程：前向计算、误差评估、逆向修正。掌握了它，你就掌握了深度学习的大门钥匙！💪✨
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