什么是 Backprop？
“Backprop” 是 “Backpropagation”（反向传播）的缩写，是训练人工神经网络的核心算法之一。 它通过计算损失函数对每个权重的梯度，从输出层向输入层逐层“反向”传递误差信息， 并利用梯度下降等优化方法更新网络参数，从而让模型逐步学习到正确的映射关系。
为什么需要 Backprop？
在神经网络中，每一层的参数（权重和偏置）都需要根据预测结果与真实标签之间的误差进行调整。 直接计算每个参数对最终误差的影响非常困难，而反向传播巧妙地利用链式法则， 高效地计算出所有参数的梯度，使得大规模神经网络的训练成为可能。
简单类比
想象你在调节一个复杂的音响系统，目标是让声音最清晰。 你先试听效果（前向传播），发现声音太闷； 然后你从扬声器开始，逐级检查均衡器、混响器、前置放大器（反向传播）， 找出哪个旋钮调得不对，并微调它，直到声音满意为止。
总结
Backprop 是现代深度学习的基石。虽然其数学推导涉及偏导数和链式法则， 但其核心思想非常直观：通过误差反馈来优化模型参数。 理解 backprop 有助于你更深入地掌握神经网络的工作原理。