ニューラルネットワークにおいて、バックプロパゲーションの目的は何ですか？

バックプロパゲーションは、ニューラルネットワークの学習プロセスにおいて、誤差を反復的に伝播させて重みを更新するためのアルゴリズムです。具体的には、出力と目標値の誤差を各層のニューロンに逆向きに伝播し、誤差を計算しながら入力層に向かって進んでいきます。その結果、各重みが更新され、モデルの予測精度が向上します。この仕組みは、効率的な学習と過学習の回避に寄与します。