反向传播算法是深度学习中的核心算法之一，它的目的可不是更新神经网络的超参数哦！而是通过计算损失函数对权重和偏置的梯度，从而优化模型性能。🌟

首先，我们需要知道反向传播的核心思想：从输出到输入逐层求导。简单来说，就是先计算预测值与真实值之间的误差，再将这个误差沿着网络结构一步步向前传递，调整每一层的参数，使得整体误差最小化。🚀

举个例子，假设你正在训练一个图像分类器，当它错误地将猫识别为狗时，反向传播会自动找到导致这一错误的参数，并进行微调。🌈

值得注意的是，虽然我们提到“更新”，但这里的重点是对权重和偏置的调整，而非直接更改学习率或迭代次数等超参数。这些超参数需要开发者手动设置，而反向传播则专注于让模型更聪明！🧠

掌握反向传播，就相当于掌握了深度学习的大门钥匙！💪✨