神经网络中的反向传播算法（Back Propagation）在计算机视觉中的应用

神经网络是一种受到生物神经系统启发的机器学习模型，它在计算机视觉领域有着广泛的应用。而反向传播算法（Back Propagation）是训练神经网络的关键步骤之一。本文将详细介绍反向传播算法在计算机视觉中的应用，并提供相应的源代码实现。

反向传播算法是一种通过计算梯度来更新神经网络权重的方法，它基于链式法则，将损失函数对网络中每个参数的导数进行计算和传播。在计算机视觉任务中，我们通常使用交叉熵损失函数作为网络的目标函数。下面我们将逐步介绍反向传播算法的实现过程。

首先，我们需要定义一个神经网络模型。在计算机视觉中，常用的模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）。下面是一个简单的CNN模型示例：

import torch
import torch.nn as nn

class CNN(nn.Module)