误差的反向传播,即从第一个隐藏层到输出层,逐层修改神经元的连接权值参数,使得损失函数值最小。()。A. 对B. 错

误差的反向传播算法（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的监督学习算法。它通过计算损失函数相对于网络权重的梯度来更新权重，从而最小化损失函数。反向传播算法从输出层开始，逐层向前传播误差，直到第一个隐藏层，而不是从第一个隐藏层到输出层。因此，题目中的描述是错误的。