有时候会搞混这两个概念。什么是前向传播？不是只有后向传播吗？后向传播好像是用来更新模型参数的，前向传播是什么东西？
带着疑问再次梳理一遍：
前向传播
前向传播是神经网络进行预测的过程。在这个过程中，输入数据沿着神经网络从输入层经过隐藏层（如果有的话）最终到输出层流动。在每一层，数据会与层内的权重（parameters）进行计算（如加权和），并通过激活函数（activation function）进行非线性转换，生成该层的输出。这个输出随后成为下一层的输入，直到最后生成最终的预测结果。前向传播的目的是根据当前的模型参数（权重和偏置）对输入数据进行预测。
后向传播
后向传播是训练神经网络时用于计算损失函数（loss function）关于模型参数的梯度（gradient）的过程。这个过程始于最终输出层的损失函数，此函数衡量了模型预测和实际标签之间的差异。在后向传播中，这个损失会被用来计算对每个参数的梯度，表示损失函数如何随这些参数的变化而变化。这通过链式法则（chain rule）实现，从输出层开始逐层向后计算梯度，直至输入层。计算得到的梯度随后用于更新模型的参数（如通过梯度下降法），目的是减少损失，从而改善模型的预测性能。
关系
前向传播提供了模型对当前输入的预测，这个预测随后用于计算损失，损失反映了模型当前性能的好坏。
后向传播利用这个损失，通过计算损失相对于每个参数的梯度，来指导模型参数的更新，以减少未来的预测误差。
前向传播是数据输入到网络模型得到预测结果的过程，后向传播是计算loss function计算模型参数梯度的过程。
引申概念：梯度。
什么是梯度？我们知道模型是根据目标函数的梯度反服务器托管网方向更新参数的，那么这个重要的梯度是如何计算和得到的？梯度的计算通常依赖于链式法则，它是微积分中的一个基本原则，用于计算复合函数的导数。在深度学习中，模型的输出和损失可以视为输入数据和模型参数的复合函数，服务器托管网链式法则允许我们分步骤计算损失相对于每个参数的偏导数。
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