神经网络的输出层我们会获取到了一个最终的输出 。而这个输出与目标值可能存在误差 。可以使用误差平方和作为评判标准 。这样我们就可以判断我们找到的函数的好坏 。

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而且 。误差是会反向传播的 。每个神经元都会有对应的误差 。具体处理时通过梯度下降法便可以更新每一个神经元的权重 。这样就能解决了神经网络中连接的参数值了 。即能确认所有函数的参数 。

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大概流程为：
计算从输入到输出的前馈信号 。
根据预测值和目标值计算输出误差E 。
通过前一层中的权重和相关激活函数的梯度对它们进行加权反向传播误差信号 。
基于反向传播误差信号和输入的前馈信号计算参数的梯度

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