反向传播与前向传播算法在CNN中

在卷积神经网络（CNN）中，前向传播算法用于将输入图像传递到网络中的每个层，并计算出最终的输出。具体来说，前向传播算法通过卷积、池化、激活函数等操作，将输入数据逐层地传递给下一层，并计算出每一层的输出值。

反向传播算法则用于计算网络中每个权重参数的梯度，以便在训练过程中更新权重参数。具体来说，反向传播算法通过计算输出误差和每个权重参数的偏导数，从输出层开始逐层地向前传递梯度信息，直到最初的输入层。然后根据这些梯度信息更新每个权重参数的值，以使神经网络的输出更加接近于实际值。

总的来说，前向传播算法用于计算模型的输出，而反向传播算法用于训练模型，更新模型参数，使得模型可以更好地适应训练数据。