在深度学习中，通常使用反向传播算法来训练神经网络模型。该算法通过计算误差梯度并将其反向传播到每个神经元以更新权重和偏置值，从而最小化损失函数并提高模型的准确性。

深度学习已被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域，并在这些领域中取得了令人瞩目的成果。