Дельта-правило — это метод, используемый для обучения нейронных сетей, который основан на корректировке весов в зависимости от разницы между ожидаемым и реальным выходом нейрона. Оно лежит в основе алгоритма обратного распространения ошибки и помогает минимизировать функцию потерь. Это достигается за счет итеративного обновления параметров сети в направлении, противоположном градиенту ошибки.