反向传播（Backpropagation）是指在神经网络中使用梯度下降等优化算法进行模型训练时，通过计算损失函数对模型参数的梯度，然后反向传播这些梯度从输出层到输入层，以更新模型参数的过程。

以下是反向传播的基本步骤：

前向传播（Forward Propagation）： 通过神经网络，使用当前的模型参数，将输入数据从输入层传递到输出层，得到模型的预测结果。

计算损失： 将模型的预测结果与真实标签比较，计算损失函数的值。损失函数度量了模型输出与实际标签之间的差异。

反向传播梯度： 从损失函数开始，计算关于模型参数的梯度。这个过程使用链式法则，从输出层逐层向后传播梯度。

更新参数： 使用梯度下降或其他优化算法，沿着梯度的负方向更新模型参数，以减小损失函数的值。

这个过程实际上是在利用梯度信息不断调整模型参数，使得模型的输出逐渐接近实际标签，从而提高模型的性能。反向传播算法使得深度神经网络的训练成为可能，因为它有效地传递了梯度信息，帮助网络学习复杂的表示。

反向传播的成功应用是深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得突破性成果的重要原因之一。