В процессе обучения нейронной сети с использованием метода обратного распространения ошибки (backpropagation) можно выделить несколько ключевых фаз. Давайте рассмотрим их подробнее, чтобы понять, какая именно фаза отвечает за корректировку весов сети на основе градиента функции потерь.

• Фаза прямого распространения (forward propagation): На этом этапе входные данные проходят через нейронную сеть, и для каждого нейрона вычисляется выходное значение. В конце этой фазы мы получаем предсказание сети.
• Расчет градиента (gradient computation): Здесь происходит вычисление градиента функции потерь относительно выходов нейронной сети. Мы определяем, насколько сильно предсказания отличаются от истинных значений, и на основе этого вычисляем производные, которые помогут понять, в каком направлении нужно корректировать веса.
• Фаза обратного распространения (backpropagation): На этом этапе мы используем вычисленные градиенты для определения того, как изменять веса в сети. Мы "распространяем" ошибку обратно через сеть, чтобы обновить веса каждого нейрона, основываясь на их вкладе в общую ошибку.
• Применение градиентного спуска (gradient descent): Это фаза, где мы фактически корректируем веса, используя градиенты, полученные на предыдущем этапе. Мы обновляем веса, уменьшая их в направлении, противоположном градиенту функции потерь, чтобы минимизировать ошибку.

Таким образом, фаза, непосредственно отвечающая за корректировку весов сети на основе градиента функции потерь, - это применение градиентного спуска (gradient descent). В этой фазе мы используем результаты, полученные на этапе расчета градиента, для обновления весов, что и является ключевым шагом в процессе обучения нейронной сети.