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Subjects
Class 12 Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 6: Understanding Neural Networks Easy Level 9

पश्च प्रसारण का उद्देश्य क्या है?

What is the purpose of backpropagation?

Author: Muft Shiksha Editorial Team Published: Updated:
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Correct Answer

A. त्रुटि के आधार पर भारों को समायोजित करनाTo adjust weights based on the error

Explanation

Simple Explanation

पश्च प्रसारण में मॉडल की त्रुटि या loss से gradient की गणना करके उसे नेटवर्क में पीछे की दिशा में भेजा जाता है। इन gradients के आधार पर भारों को समायोजित किया जाता है, ताकि अगली बार मॉडल की भविष्यवाणी अधिक सटीक हो। इनपुट चित्र का आकार बदलना preprocessing का कार्य है, पश्च प्रसारण का नहीं। परीक्षा टिप: backpropagation को error gradients के आधार पर weights update करने से जोड़कर याद रखें। / Backpropagation calculates gradients from the model’s error or loss and propagates them backward through the network. These gradients are used to adjust the weights so that future predictions become more accurate. Resizing input images is a preprocessing task, not the purpose of backpropagation. Exam tip: remember backpropagation as updating weights using error gradients.

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पश्च प्रसारण का उद्देश्य क्या है? / What is the purpose of backpropagation?

Correct Answer: A. त्रुटि के आधार पर भारों को समायोजित करना / To adjust weights based on the error. Explanation: पश्च प्रसारण में मॉडल की त्रुटि या loss से gradient की गणना करके उसे नेटवर्क में पीछे की दिशा में भेजा जाता है। इन gradients के आधार पर भारों को समायोजित किया जाता है, ताकि अगली बार मॉडल की भविष्यवाणी अधिक सटीक हो। इनपुट चित्र का आकार बदलना preprocessing का कार्य है, पश्च प्रसारण का नहीं। परीक्षा टिप: backpropagation को error gradients के आधार पर weights update करने से जोड़कर याद रखें। / Backpropagation calculates gradients from the model’s error or loss and propagates them backward through the network. These gradients are used to adjust the weights so that future predictions become more accurate. Resizing input images is a preprocessing task, not the purpose of backpropagation. Exam tip: remember backpropagation as updating weights using error gradients.