反向传播是一种用于训练神经网络的常用技术，它通过计算损失函数对网络参数的梯度，然后利用梯度下降等优化算法来更新参数，从而使网络逐步优化以减少损失函数的值。 在反向传播中，损失函数的选择非常重要，通常采用的损失函数包括均方误差、交叉熵等，具体选择取决于问题的性质和网络的输出。损失函数表示了模型在当前参数下与实际值之间的差距，通过最小化这个差距来优化模型。梯度计算是反向传播的核心。对于每个参数，通过