正向传播和反向传播

正向传播是深度学习中模型的训练过程，它是一种从输入层到输出层的过程，通过将输入数据按顺序通过每一层神经元传播，最终得到预测结果。正向传播可以用来计算损失函数，也可以用来预测模型的输出结果。

反向传播是深度学习中优化模型参数的过程，它是通过对损失函数的梯度下降来更新模型参数，从而优化模型的性能。反向传播可以调整神经网络的权重，从而使模型更加准确。

反向传播的原理是使用梯度下降法，通过在损失函数上反向传播来更新参数值，以最小化损失函数，从而使模型性能达到最优。