在Python中，backward函数通常用于计算梯度（gradient）。它是反向传播算法的一部分，用于计算网络中每个参数的梯度，并更新这些参数以最小化损失函数。
具体而言，backward函数根据网络的损失函数计算每个参数的梯度，然后根据梯度下降算法更新这些参数。通过反向传播算法，网络可以根据输入数据和预测结果来调整参数，使得预测结果逼近真实结果。
backward函数常用于深度学习框架中，如PyTorch和TensorFlow等，用于训练神经网络。