超详细举例说明前向传播（Forward Propagation）和后向传播（Backpropagation）（小白可入）

前向传播（Forward Propagation）和后向传播（Backpropagation）在神经网络训练过程中各自用于不同的阶段，具体如下：

前向传播（Forward Propagation）

用途

前向传播用于计算神经网络的输出。在训练和推理（即预测）阶段都会用到前向传播。

阶段

1. 训练阶段：

   • 目的： 计算当前模型参数下的预测结果。
   • 过程： 将输入数据通过神经网络的各层进行传递，计算每层的输出，最终得到模型的预测输出。
   • 计算损失： 预测输出与真实标签之间的差异通过损失函数进行计算，得到损失值。

2. 推理阶段（预测阶段）：

   • 目的： 使用训练好的模型对新数据进行预测。
   • 过程： 与训练阶段相同，将新数据输入神经网络，通过前向传播计算得到预测结果。

后向传播（Backpropagation）

用途

后向传播用于计算损失函数关于模型参数的梯度，并更新模型参数。主要在训练阶段使用。

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