前向傳播（Forward Propagation）和反向傳播（Back propagation）是深度學(xué)習(xí)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的兩個關(guān)鍵步驟。

前向傳播（Forward Propagation）：

1. 定義：前向傳播是指從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層到輸出層的過程，通過輸入數(shù)據(jù)和當前的模型參數(shù)，計算網(wǎng)絡(luò)的輸出。

2. 步驟：在前向傳播中，數(shù)據(jù)從輸入層經(jīng)過各個中間層（隱層）的神經(jīng)元，經(jīng)過加權(quán)和激活函數(shù)的計算，傳遞到輸出層，最終得到模型的預(yù)測輸出。

3. 目的：前向傳播用于計算模型的預(yù)測值，以便與實際目標值進行比較，計算損失函數(shù)（誤差）。

反向傳播（Backpropagation）：

1. 定義：反向傳播是指在前向傳播之后，通過計算損失函數(shù)對模型參數(shù)的梯度，從輸出層反向傳遞梯度信息，以便更新模型參數(shù)。

2. 步驟：反向傳播通過鏈式法則計算梯度，從輸出層開始，將損失函數(shù)對每個參數(shù)的梯度向后傳遞到每一層，以確定每個參數(shù)的梯度。

3. 目的：反向傳播的目的是計算模型參數(shù)的梯度，以便使用梯度下降等優(yōu)化算法來更新參數(shù)，最小化損失函數(shù)，使模型更好地擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

關(guān)鍵要點：

• 前向傳播用于計算預(yù)測輸出和損失函數(shù)。
• 反向傳播用于計算參數(shù)梯度，以便進行參數(shù)更新。
• 反向傳播是自動微分的一種形式，它有效地計算了損失函數(shù)對每個參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)。
• 反向傳播是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)，通過迭代前向傳播和反向傳播來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，使其逐漸收斂到最優(yōu)解。
• 深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch）通常會自動處理前向傳播和反向傳播的計算，簡化了模型訓(xùn)練的過程。

前向傳播和反向傳播是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的核心過程，它們允許模型根據(jù)數(shù)據(jù)不斷調(diào)整參數(shù)，以逐漸提高模型性能。