那么，反向传播到底“优化”了什么？
它优化的不是次数，而是每次迭代的“效率”和“方向性” 。
没有反向传播的“学习”是怎样的？那就好比：
- 随机猜测：厨师长对后厨喊：“菜不行！你们随便改点东西！”然后厨师A随机多加点糖，小工B随机少加点醋……完全靠运气。
- 暴力搜索：尝试所有可能的盐、糖、醋的组合。这在小问题上还行，但对于神经网络动辄百万的参数，这需要宇宙寿命那么长的时间才能试完。
反向传播的强大之处在于：
它像一个GPS导航，在每次迭代后都告诉你：“为了到达目的地（减少误差），你下一个路口应该精确地向左转30度（权重W1需要减少0.01），然后直行50米（权重W2需要增加0.005）。”
它提供了明确、高效、可计算的优化方向。虽然路途（迭代次数）可能依然漫长，但你能确保每一步都是在朝着目标前进，而不是在原地打转或走向相反方向。
- 核心价值：反向传播的价值不在于减少步骤数量，而在于为每一步提供了确切的、高效的优化方向，使得训练复杂神经网络成为可能。没有它，深度学习就不会存在。
- 核心思想：反向传播本身不决定步骤数量，但它决定了每一步的效率和质量
根据每个参数的梯度（权重，对结果的影响比重），然后结合学习率，根据最终输出值的误差对比，求出下一次的该参数的新参数值。
