backward()」関数は、ニューラルネットワーク、特にネットワークの学習プロセスで使用されるもう1つの重要な手法である。これは基本的に "forward() "関数の逆で、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ために使用される。

学習プロセスにおいて、"backward() "関数は、出力層からのエラー信号をネットワークに伝搬し、各層の重みとバイアスを調整するために使用される。これはバックプロパゲーションと呼ばれるプロセスによって行われ、ネットワークの各重みとバイアスに関して損失関数の偏導関数を計算する。

backward()」関数は通常、オプティマイザと組み合わせて使用される。オプティマイザは、バックワードパスによって計算された勾配を使用して、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。

全体として、"backward() "関数はニューラルネットワークの学習プロセスにおいて非常に重要な要素である。なぜなら、ネットワークが入力データから学習し、予測や分類を改善するために重みとバイアスを調整することを可能にするからである。
The "backward()" function is another key method used in neural networks, particularly in the process of training the network. It is essentially the reverse of the "forward()" function and is used to calculate gradients of the loss function with respect to the weights and biases of the network.

During the training process, the "backward()" function is used to propagate the error signal from the output layer back through the network to adjust the weights and biases in each layer. This is done through a process called backpropagation, which calculates the partial derivative of the loss function with respect to each weight and bias in the network.

The "backward()" function is typically used in combination with an optimizer, which uses the gradients calculated by the backward pass to adjust the weights and biases in the network in the direction that minimizes the loss function.

Overall, the "backward()" function is a crucial component of the neural network training process, as it allows the network to learn from the input data and adjust its weights and biases to improve its predictions or classifications.