O que é backpropagation?

Backpropagation, ou retropropagação, é um algoritmo utilizado para treinar redes neurais. Ele funciona da seguinte maneira: 1. Forward Pass: Os dados de entrada são passados pela rede, e as saídas são calculadas. 2. Cálculo do Erro: A diferença entre a saída prevista e a saída real (rótulo) é calculada, gerando um erro. 3. Backward Pass: O erro é então propagado de volta pela rede, ajustando os pesos das conexões com base na contribuição de cada peso para o erro total. Isso é feito usando a regra da cadeia do cálculo diferencial. 4. Atualização dos Pesos: Os pesos são atualizados para minimizar o erro, geralmente usando um método de otimização como o gradiente descendente. Esse processo é repetido várias vezes (épocas) até que a rede aprenda a fazer previsões precisas.