反向传播为什么是深度学习的核心

反向传播是深度学习最核心的算法，没有之一。它解决了"多层神经网络怎么训练"这个根本问题。

核心思想是链式法则。神经网络的前向传播从输入到输出逐层计算，得到预测结果和损失值。反向传播从输出层开始，逐层计算每个参数对损失值的梯度。梯度告诉模型参数应该往哪个方向调整、调整多少，从而最小化损失。

有了反向传播，深度学习才有了可行的训练方法。没有它，多层的神经网络就无法训练，深度学习的一切成果都无从谈起。