逆伝播とは

AIが計算した予測の誤りを後ろから前へと順に戻しながら、モデル内部の数値を正しく調整していく学習手法。ニューラルネットワークの精度を効率よく高める基本技術である。

たとえるなら — テストの採点結果を見て間違えた原因をさかのぼり、どの計算ステップを直せば正解できたかを復習して修正する作業のようなものです。