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バックプロパゲーションは、ニューラルネットワークの学習で使われる代表的なアルゴリズムの一つであり、モデルの出力と正解を比較して誤差を求め、その誤差を出力層から入力層へ逆向きに伝えながら、各中間層の重みを調整する手法です。日本語では「誤差逆伝搬法」といいます。

バックプロパゲーションでは、モデルの出力に発生した誤差について、それぞれの重みがどの程度影響しているかを数学的な方法（微分）によって計算します。その結果をもとに、その誤差が小さくなるように、勾配降下法というアルゴリズムを用いて各ノードの重みを少しずつ更新していきます。

したがって「ア」が適切です。