在神经网络中，权重作为连接不同神经元的参数，直接影响信号传递的强度和方向
为了优化网络输出，权重需根据训练数据不断调整
具体而言，权重更新依赖于损失函数对权重的梯度计算
通过计算损失函数（如均方误差）关于权重的导数，即梯度，确定权重调整的方向和大小
随后，利用梯度下降法或其变体（如随机梯度下降、批量梯度下降）更新权重，使损失函数逐步减小
这一迭代过程持续进行，直至网络性能达到预定标准
因此，神经网络的权重更新是一个动态调整和优化的过程，它通过精准计算和调整权重，使网络能够更好地拟合训练数据，从而在未知数据上实现更准确的预测
这一过程不仅展示了神经网络的学习能力，也为其在各种领域的应用提供了坚实基础
