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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的前向傳播（Forward Propagation）和后向傳播（Backward Propagation）

2年前作者：山潑黛分類：Toy博客閱讀(20)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的前向傳播（Forward Propagation）和后向傳播（Backward Propagation）。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

有時(shí)候會(huì)搞混這兩個(gè)概念。什么是前向傳播？不是只有后向傳播嗎？后向傳播好像是用來(lái)更新模型參數(shù)的，前向傳播是什么東西？
帶著疑問(wèn)再次梳理一遍：

前向傳播

前向傳播是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)的過(guò)程。在這個(gè)過(guò)程中，輸入數(shù)據(jù)沿著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從輸入層經(jīng)過(guò)隱藏層（如果有的話）最終到輸出層流動(dòng)。在每一層，數(shù)據(jù)會(huì)與層內(nèi)的權(quán)重（parameters）進(jìn)行計(jì)算（如加權(quán)和），并通過(guò)激活函數(shù)（activation function）進(jìn)行非線性轉(zhuǎn)換，生成該層的輸出。這個(gè)輸出隨后成為下一層的輸入，直到最后生成最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。前向傳播的目的是根據(jù)當(dāng)前的模型參數(shù)（權(quán)重和偏置）對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

后向傳播

后向傳播是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)用于計(jì)算損失函數(shù)（loss function）關(guān)于模型參數(shù)的梯度（gradient）的過(guò)程。這個(gè)過(guò)程始于最終輸出層的損失函數(shù)，此函數(shù)衡量了模型預(yù)測(cè)和實(shí)際標(biāo)簽之間的差異。在后向傳播中，這個(gè)損失會(huì)被用來(lái)計(jì)算對(duì)每個(gè)參數(shù)的梯度，表示損失函數(shù)如何隨這些參數(shù)的變化而變化。這通過(guò)鏈?zhǔn)椒▌t（chain rule）實(shí)現(xiàn)，從輸出層開(kāi)始逐層向后計(jì)算梯度，直至輸入層。計(jì)算得到的梯度隨后用于更新模型的參數(shù)（如通過(guò)梯度下降法），目的是減少損失，從而改善模型的預(yù)測(cè)性能。

關(guān)系
前向傳播提供了模型對(duì)當(dāng)前輸入的預(yù)測(cè)，這個(gè)預(yù)測(cè)隨后用于計(jì)算損失，損失反映了模型當(dāng)前性能的好壞。
后向傳播利用這個(gè)損失，通過(guò)計(jì)算損失相對(duì)于每個(gè)參數(shù)的梯度，來(lái)指導(dǎo)模型參數(shù)的更新，以減少未來(lái)的預(yù)測(cè)誤差。

前向傳播是數(shù)據(jù)輸入到網(wǎng)絡(luò)模型得到預(yù)測(cè)結(jié)果的過(guò)程，后向傳播是計(jì)算loss function計(jì)算模型參數(shù)梯度的過(guò)程。

引申概念：梯度。
什么是梯度？我們知道模型是根據(jù)目標(biāo)函數(shù)的梯度反方向更新參數(shù)的，那么這個(gè)重要的梯度是如何計(jì)算和得到的？梯度的計(jì)算通常依賴于鏈?zhǔn)椒▌t，它是微積分中的一個(gè)基本原則，用于計(jì)算復(fù)合函數(shù)的導(dǎo)數(shù)。在深度學(xué)習(xí)中，模型的輸出和損失可以視為輸入數(shù)據(jù)和模型參數(shù)的復(fù)合函數(shù)，鏈?zhǔn)椒▌t允許我們分步驟計(jì)算損失相對(duì)于每個(gè)參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-829919.html

到了這里，關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的前向傳播（Forward Propagation）和后向傳播（Backward Propagation）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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0基礎(chǔ)入門---第3章---神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（前向傳播）
??歡迎來(lái)到深度學(xué)習(xí)的世界? ??博客主頁(yè)：卿云閣 ??歡迎關(guān)注??點(diǎn)贊??收藏??留言?? ??本文由卿云閣原創(chuàng)！ ??作者水平很有限，如果發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤，請(qǐng)留言轟炸哦！萬(wàn)分感謝！目錄 3.1 從感知機(jī)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.2 激活函數(shù) 3.3 多維數(shù)組的運(yùn)算 3.4 3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn) 3.5 輸出
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2024年02月05日
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2024年02月12日
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