ニューラルネットワークにおいて、入力層にデータを入れて、各層で重みを乗じながら、出力層に向けてデータを伝播していくことを順伝播(フォワード・プロパゲーション;Fowardpropagation)と呼ぶ。

誤差を各層に伝播する際は逆方向になる。
誤差は、出力層側から、各層で重みの更新をしながら、入力層へ向けて伝播する。

このような誤差を逆伝播させる仕組みを、誤差逆伝播(バックプロパゲーション)と呼ぶ。

損失関数の微分を効率的に計算する手法のひとつ。

ネットワークが深くなるにつれて、重みの更新に必要な情報がうまく伝播できなくなる勾配消失問題や、局所最適解問題に注意が必要。