ニューラルネットワークのフォワードパスとバックワードパスとは何ですか？
ニューラルネットワークでのフォワードパスおよびバックワードパスの意味は何ですか？
逆伝搬とエポックについて話すとき、誰もがこれらの表現に言及しています。
順方向パスと逆方向パスが一緒にエポックを形成することを理解しました。
転送パスは、計算プロセス、入力データからの出力層の値を指します。最初の層から最後の層まですべてのニューロンを通過します。
損失関数は出力値から計算されます。
そしてbackward passは、勾配降下アルゴリズム（または類似のもの）を使用して、重みの変化（デファクトlearning）をカウントするプロセスを指します。計算は最後の層から最初の層に向かって行われます。
後方と前方のパスは一緒に1つのiterationになります。