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損失関数の傾き(勾配)をたどって、誤差が最小になる方向へパラメータを少しずつ更新する最適化手法。

出力の誤差を出力層から入力層へ逆向きに伝え、各[[weight]]を効率的に更新する学習アルゴリズム。

ニューラルネットワークの各接続が持つ、入力信号の重要度を表すパラメータ。学習で調整される。

勾配降下法で、一度の更新でパラメータをどれだけ動かすかを決めるハイパーパラメータ。

モデルの予測と正解とのズレを数値化する関数。学習はこの値の最小化を目指す。

損失関数を最小化するよう、モデルのパラメータを調整していく過程。

問題を解くための手順・計算のルールを明確に定めたもの。