वह एल्गोरिदम जो यह हिसाब लगाता है कि न्यूरल नेटवर्क के हर वेट ने एरर में कितना योगदान दिया, ताकि ग्रेडिएंट डिसेंट को पता चले कि उसे किस दिशा में एडजस्ट करना है।
न्यूरल नेटवर्क की बुनियादी बातें: अधिक जटिल पैटर्न सीखने के लिए, नॉन-लीनियर एक्टिवेशन फ़ंक्शनों से जुड़ी लॉजिस्टिक-रिग्रेशन जैसी इकाइयों की परतें जमाना।
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हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग: उन सेटिंग्स (लर्निंग रेट, रेगुलराइज़ेशन स्ट्रेंथ, ट्री डेप्थ) को व्यवस्थित रूप से खोजना जो डेटा से नहीं सीखी जातीं बल्कि ट्रेनिंग से पहले चुनी जाती हैं।