模型训练时后向传播会根据损失函数优化模型中的参数,使下次预测尽可能接近真实值。 A. 正确B. 错误

在机器学习中，模型训练的过程包括前向传播和后向传播。前向传播是将输入数据通过模型计算出预测值，而后向传播则是根据损失函数计算出预测值与真实值之间的误差，并将这个误差反向传播回模型中，从而调整模型参数，以减小误差，使模型的预测值尽可能接近真实值。因此，后向传播确实会根据损失函数优化模型中的参数，使下次预测尽可能接近真实值。