역전파(Backpropagation)는 학습 알고리즘 중의 하나로, 출력값과 정답(label) 사이의 오차를 이용하여 각 층(layer)의 가중치(weight)를 업데이트하는 방법이다.
역전파는 Gradient Descent 알고리즘을 사용하는데, 출력값과 정답 사이의 오차를 계산한 후, 이 오차를 각 층의 가중치와 연결된 노드들에게 역으로 전파하여, 각 노드의 오차에 대한 기울기(gradient)를 계산한다. 이후 계산된 기울기를 이용하여 각 층의 가중치를 업데이트한다.
이러한 역전파 알고리즘은 인공신경망에서 가장 효과적인 학습 알고리즘 중 하나다. 이 알고리즘을 통해 인공신경망은 입력 데이터에 대한 출력값을 예측하며, 최종적으로 정답에 가까운 출력값을 얻어내도록 학습한다.