Однако, чтобы нейросеть могла научиться правильно классифицировать данные или решать задачу, необходимо внести корректировки в ее веса. И здесь на сцену выходит обратное распространение ошибки. Суть его заключается в том, что сравниваются полученные выходные данные с ожидаемыми результатами. Разница между ними определяет ошибку, которая затем обратно распространяется через сеть, позволяя скорректировать веса нейронов. Этот процесс повторяется множество раз, пока нейросеть не достигнет достаточной точности и не сможет давать правильные ответы на входные данные.
