误差传递怎么算

误差传递是指在神经网络中，当网络参数发生变化时，误差会随着反向传播算法沿着网络进行传递和更新。它是训练神经网络的核心机制之一。

在神经网络中，误差通常使用损失函数来表示，常见的损失函数有均方误差、交叉熵等。误差传递的目标是通过反向传播算法计算并优化网络参数，使损失函数的值最小化。

误差传递的过程可以简单地分为以下几个步骤：

1. 前向传播：将输入样本通过神经网络进行计算，得到预测值。

2. 计算损失：将预测值与真实标签进行比较，计算出预测值与真实值之间的误差。

3. 反向传播：根据损失函数的值，通过链式法则计算出各层参数对损失函数的导数。

4. 更新网络参数：根据参数的导数值和学习率，更新网络中的权重和偏置值。

5. 重复以上步骤：不断重复前向传播、计算损失、反向传播和更新参数的过程，直到网络的性能达到要求。

误差传递利用了链式法则，根据损失函数的导数将误差逐层传递回网络中，从而计算出每个参数对误差的贡献。通过不断更新参数，网络逐渐优化，进而提高预测的准确性。

需要注意的是，传递的误差不仅包括输出层的误差，还包括隐藏层的误差。反向传播算法通过计算各层的梯度，将误差从输出层向隐藏层传递，并相应地更新隐藏层的参数。

总之，误差传递是神经网络训练中的核心概念之一，通过反向传播算法将误差逐层传递和更新参数，从而优化网络的性能。