问题（计算梯度）
?
你分析导致苦味的原因：
?
研磨得太细了？（相当于权重太大）
?
冲泡时间太长？（相当于学习率过高）
?
没加够牛奶和糖？（参数不合适）
3.
调整咖啡制作方法（梯度下降）
?
你减少冲泡时间，或者增加一点牛奶和糖，让味道更均衡（相当于沿着梯度方向更新参数）。
4.
重新制作咖啡，再次测试（优化迭代）
?
你按照新的调整重新制作一杯咖啡，让顾客再次品尝并评分。
?
这个过程不断重复，直到顾客满意（损失降低到最优值）。
总结
?
正向传播：按照固定步骤制作咖啡，计算最终味道（输出）。
?
反向传播：如果味道不对，顾客给出反馈（计算损失），你分析问题并调整配方（计算梯度，优化参数）。
?
目标：通过不断调整配方，让咖啡达到最佳味道（最小化损失函数）。
这就像神经网络训练的过程：
1.
正向传播计算输出（制作咖啡）。
2.
计算误差（顾客反馈）。
3.
反向传播计算梯度，调整参数（调整咖啡配方）。
4.
重复训练，直到模型收敛（制作出完美的咖啡）。
希望这个比喻能帮你理解计算图的正向传播和反向传播！
计算图是我接触的第一个AI概念，哈哈，分享一下学习笔记，我的生活就是这样，不断学习，不断写作
第558章 用比喻解释计算图的正向传播和反向传播，在AI中的应用[2/2页]