图解深度学习 - 前向传播和反向传播

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在深度学习中，前向传播是 神经网络从输入到输出计算预测值的过程， 负责将输入数据通过网络中的各层神经元 进行计算和转换 ， 最终输出预测值 。这个过程是神经网络进行训练和推理的基础，也是后续反向传播过程的前提。 反向传播则是 根据损失函数计算梯度并更新网络参数以优化模型性能的过程， 通过 计算损失函数对权重的梯度，来 调整权重和偏置 ，以 最小化损失函数并提高模型的预测准确性 。 一、前向传播 前向传播（ Forward Propagation ） 是什么 ？ 前向传播是神经网络 通过逐层计算，从输入层开始，经过隐藏层，最终到达输出层，以产生预测值的过程 。 在这个过程中，输入数据通过 网络中的权重和偏置进行线性变换 ，然后通过 激活函数进行非线性变换 ，得到每一层的输出。最终，输出层的输出即为神经网络的预测值。 输入层 ………………………………