Как нейросеть «учится на ошибках»? Любая нейросеть делает прогноз — ошибается — и именно на этом строится всё обучение (механизм «обратного распространения»).

Суть простая: — модель делает предсказание — сравнивает его с правильным ответом — считает ошибку — и «откатывает» её назад по всей сети

>>> Ошибка проходит от выхода к входу и показывает, какие веса нужно изменить — где увеличить, а где уменьшить влияние

Этот цикл повторяется тысячи раз, пока модель не начинает давать точные ответы.