神經網絡模型的倒推法是壹種通過反向傳播誤差來更新神經網絡權重的方法。它是壹種監督學習方法，其基本思想是將壹個輸入樣本從輸入層傳遞到輸出層，然後計算輸出層的誤差，並將誤差反向傳播到每個神經元，從而更新權重。
具體來說，倒推法的過程包括以下步驟：
1.前向傳播：將輸入值送入輸入層，通過多個層的計算，得到輸出值。
2.計算誤差：將輸出值與實際值進行比較，計算誤差。
3.反向傳播：將誤差從輸出層向輸入層反向傳播，通過鏈式法則計算每層的誤差貢獻。
4.更新權重：根據誤差的貢獻和學習率，更新每個神經元的權重。
5.重復步驟1-4，直到達到預定義的訓練次數或誤差範圍。
倒推法通過反向傳播誤差來更新神經網絡權重，能夠有效地提高神經網絡模型的準確性和泛化能力，因此被廣泛應用於圖像識別、自然語言處理、語音識別等領域。