反向传播算法：神经网络的核心优化方法，一文打通任督二脉

搞神经网络训练，**反向传播（Backpropagation）**是最核心的算法。
没有它，模型就只能瞎猜参数，训练基本白搭。

这篇文章不整公式推导，不搞花架子，咱就把最关键的几个问题讲明白：

• 反向传播到底是干啥的？

• 它是怎么一步步更新参数的？

• 哪些坑你必须避免？

一、反向传播是干什么的？

一句话：让模型“知道自己错在哪，往哪改”。

输入 → 神经网络 → 得出一个结果 → 和真实答案一比 → 出错了 → 通过反向传播，把“错”往前传 → 改参数。

举个比喻：

• 正向传播：学生考试，交卷。

• 损失函数：老师批卷子，打分。

• 反向传播：老师告诉学生错在哪，怎么改答案，下次别错。

• 梯度下降：学生改作业，一遍一遍地优化，直到及格（甚至拿满分）。

二、反向传播的流程（搞清这几个词）

你只要掌握下面这几个步骤，基本就通了：

1. 前向传播（Forward Pass）

输入从第一层一路传到输出，得到一个预测结果。

y_pred = model(x