*误差反向传播法（backpropagation）**的精髓——从最终误差出发，逐步回溯并优化各个环节，最终让整个系统越来越精准。”
故事寓意
1. 误差反向传播法（backpropagation） 通过逐层回溯，计算每一层对误差的贡献，并调整参数，使得神经网络的输出越来越准确。
2. 损失函数衡量误差，就像国王测量射箭的准确度。
3. 梯度计算决定调整方向，就像信使从终点向前追查问题来源。
4. 梯度下降法（Gradie） 通过小幅调整优化神经网络，就像逐步改进弓、箭和射手的训练。
最终，神经网络就像弓箭训练营一样，经过不断优化，变得越来越精准！
