CNN的前向传播和反向传播是什么意思？_cnn前向传播和反向传播

在卷积神经网络（CNN）中，前向传播（forward propagation）和反向传播（backpropagation）是训练过程中的两个关键步骤。

前向传播是指从网络的输入开始，通过一系列的计算，将数据沿着网络的层级结构向前传递，直到得到最终的输出结果。在每一层中，输入经过卷积、激活函数、池化等操作，逐渐转化为更高层次的特征表示。前向传播的目的是计算网络的预测结果，并将其与真实标签进行比较以计算损失函数，用于衡量预测结果与真实结果之间的差距。 

反向传播是指从网络输出开始，通过计算损失函数对网络中的参数进行梯度计算，并沿着网络的层级结构向后传播梯度，以更新网络中的参数。具体而言，通过链式法则（chain rule）计算每个层中参数的梯度，并利用梯度下降算法来更新参数值。这样，网络在每次训练迭代中都会根据损失函数的梯度对参数进行微调，以逐渐优化模型的预测能力。

前向传播和反向传播是训练神经网络的关键步骤。前向传播用于计算预测结果和损失函数，反向传播用于根据损失函数的梯度更新网络参数。通过多次迭代前向传播和反向传播，网络逐渐优化参数，提高预测准确性，并使其适应特定的任务需求。

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