誤差傳播定律是指在神經網絡訓練過程中，通過反向傳播算法，將輸出誤差逐層傳遞給每個神經元，從而更新它們的權重，達到優化網絡性能的目的。具體來說，誤差傳播定律包括兩個基本的公式，即前向傳播公式和反向傳播公式。前向傳播公式是將輸入數據從輸入層經過每個神經元的計算，一直傳遞到輸出層，得到網絡的輸出結果。反向傳播公式是通過計算輸出誤差與每個神經元輸出值的導數之間的關系，將輸出誤差逐層傳遞給每個神經元的權重，從而更新它們的權重值。這樣可以使網絡對輸入數據的預測結果逐漸接近真實值，提高網絡的準確性。通過不斷迭代使用誤差傳播定律，可以不斷地更新神經網絡的權重，進一步減小輸出誤差，提高網絡的性能。