La retropropagazione è una componente importante dell'apprendimento nelle reti neurali. Le fasi operative per la retropropagazione comportano la propagazione degli errori dal livello di output al livello di input, attraverso ciascuno dei livelli nascosti. L'errore viene quindi utilizzato per regolare i pesi nella rete per ridurre l'errore e migliorare le prestazioni del modello. Innanzitutto, gli errori vengono calcolati a livello di output, quindi propagati nuovamente attraverso la rete per determinare l'errore a livello di input. Quindi, i pesi della rete vengono aggiornati utilizzando gli errori calcolati. Questo processo viene ripetuto finché il modello non converge al suo stato ottimale.
Spiegare le fasi operative per la retropropagazione in una rete neurale.