Un algoritmo backprop viene utilizzato nel deep learning per calcolare i gradienti di una rete neurale propagando l'errore dal livello di output al livello di input. Regola i pesi dei livelli della rete neurale utilizzando i gradienti calcolati dall'errore per aggiornare i pesi. Ciò consente alla rete neurale di apprendere e migliorare la sua precisione nel tempo.
Come viene utilizzato un algoritmo backprop nel deep learning?