backward()」関数はニューラルネットワークで使用される手法で、ネットワークの重みとバイアスに対する損失関数の勾配を計算する。バックプロパゲーションによるニューラルネットワークの学習プロセスにおいて重要なステップである。

フォワードパスでは、入力データがネットワークに渡され、"forward() "関数がネットワークの出力を計算する。バックワードパスでは、"backward() "関数が各層の出力に対する損失関数の勾配を計算する。そして、これらの勾配を用いて、損失関数を最小化する方向にネットワークの重みとバイアスを調整する。

backward()」関数は通常、ネットワークの出力と目標値を取り込み、バックプロパゲーションや自動微分などの手法を用いて損失関数の勾配を計算する。
The "backward()" function is a method used in neural networks to compute the gradients of the loss function with respect to the weights and biases of the network. It is a crucial step in the process of training a neural network through backpropagation.

During the forward pass, the input data is passed through the network, and the "forward()" function calculates the output of the network. In the backward pass, the "backward()" function calculates the gradients of the loss function with respect to the output of each layer. These gradients are then used to adjust the weights and biases of the network in the direction that minimizes the loss function.

The "backward()" function typically takes in the output of the network and the target values, and computes the gradients of the loss function using techniques such as backpropagation or automatic differentiation.