Обратное распространение ошибки (backpropagation) — это алгоритм, который позволяет нейросети учиться, корректируя свои внутренние параметры на основе ошибок.
Как это работает по шагам:
Прямой проход (forward pass)
Сеть получает входные данные (например, фото кота) и выдаёт предсказание («собака»).Вычисление ошибки
Сравнивается предсказание с правильным ответом. Ошибка измеряется функцией потерь (например, кросс-энтропия).Обратный проход (backward pass)
Ошибка «распространяется» назад через сеть. Алгоритм вычисляет, насколько каждый вес в каждом нейроне повлиял на итоговую ошибку.Коррекция весов
С помощью градиентного спуска веса немного изменяются в сторону, которая уменьшает ошибку.
Почему это важно:
- Без обратного распространения нейросеть не могла бы обучаться на больших данных,
- Оно позволяет корректировать миллионы параметров одновременно,
- Это делает обучение автоматическим и масштабируемым.
Важно понимать: сеть не «понимает», что она ошиблась. Она просто математически минимизирует разницу между своим ответом и правильным.
Таким образом, обратное распространение — это механизм самонастройки, превращающий случайные предсказания в точные за тысячи итераций. Это и есть суть машинного обучения.
