Geri Yayılım

Kayıp fonksiyonunun gradyanını katmanlar boyunca geriye taşıyarak ağırlıkları güncelleyen temel öğrenme mekanizması.

Geri yayılım, derin öğrenmenin çalışmasını mümkün kılan merkezi optimizasyon mekanizmasıdır. Model çıktısındaki hatanın, her parametrenin bu hataya ne kadar katkıda bulunduğunu hesaplayacak biçimde katmanlar boyunca geriye taşınmasını sağlar. Bu sayede milyonlarca parametreli ağlar bile sistematik biçimde öğrenebilir. Kuramsal olarak zincir kuralına dayanır, pratikte ise modern otomatik türev sistemleriyle verimli hale getirilir.