Backpropagation

Última atualização: 11 de Junho de 2025

O objetivo do treinamento de uma rede neural é minimizar uma "função de perda" (loss function), que mede a diferença entre as saídas previstas pela rede e as saídas reais (ou desejadas) nos dados de treinamento. O backpropagation é o método que permite calcular eficientemente como cada peso (parâmetro) na rede contribui para esse erro total e, em seguida, ajustar esses pesos na direção que reduz o erro.

Como Funciona o Backpropagation (Conceitualmente):

O processo de backpropagation envolve duas fases principais após uma passagem para frente (forward pass), onde os dados de entrada são processados através da rede para gerar uma saída:

1. Cálculo do Erro (Forward Pass e Função de Perda):
   • Os dados de entrada são alimentados na rede.
   • As ativações são propagadas camada por camada até a camada de saída, produzindo uma previsão.
   • A função de perda calcula o erro entre a previsão da rede e o valor real esperado.
2. Propagação Retroativa do Erro (Backward Pass):
   • O erro calculado na camada de saída é propagado para trás, camada por camada, até a camada de entrada.
   • Em cada camada, o algoritmo calcula o gradiente da função de perda em relação aos pesos e vieses dessa camada. O gradiente indica a direção e a magnitude da mudança necessária nos pesos para reduzir o erro. Isso é feito usando a regra da cadeia do cálculo diferencial.
3. Atualização dos Pesos:
   • Os pesos e vieses da rede são atualizados na direção oposta ao gradiente (geralmente usando um algoritmo de otimização como o Gradiente Descendente Estocástico - SGD), com uma taxa de aprendizado que controla o tamanho do passo da atualização.

Este ciclo de forward pass, backward pass e atualização de pesos é repetido muitas vezes (épocas) com diferentes lotes (batches) de dados de treinamento, permitindo que a rede aprenda gradualmente a mapear entradas para saídas desejadas.

Importância do Backpropagation:

A redescoberta e popularização do backpropagation nos anos 1980 (por pesquisadores como David Rumelhart, Geoffrey Hinton e Ronald Williams, embora o conceito existisse antes) foi um marco crucial que possibilitou o treinamento eficiente de redes neurais com múltiplas camadas (redes profundas). Sem o backpropagation, o treinamento de modelos de Deep Learning complexos que vemos hoje seria computacionalmente inviável.

Ele permite que as redes neurais aprendam representações hierárquicas complexas dos dados, tornando-as capazes de realizar tarefas sofisticadas em visão computacional, processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala e muitas outras áreas da IA.