フォワード関数の実行は、ニューラルネットワークがどのように定義され、実装されているかによって、推論時間と訓練時間に応じて変更することができる。例えば、ニューラルネットワークの中には、学習時とテスト時で異なるフォワード関数を持つものや、学習時のみに使用され推論時には使用されない層や演算がある場合がある。一般に、フォワード関数は訓練中に入力が与えられたときのネットワーク出力を計算し、予測関数は推論中に入力が与えられたときのネットワーク出力を計算する。
The execution of forward function can change according to inference time and train time depending on how the neural network is defined and implemented. For example, some neural networks may have different forward functions for training and testing, or some layers or operations may be only used for training and not for inference. In general, the forward function computes the network output given an input during training, while the predict function computes the network output given an input during inference.