ニューラルネットワークの "前進 "関数の実行は、そのネットワークが推論に使われるのか、訓練に使われるのかによって変わる。

学習中、"forward "関数は与えられた入力に対するネットワークの出力を計算するために使用され、その後、損失関数を使用して真の出力（すなわちラベル）と比較される。次に、バックプロパゲーションを用いて、ネットワークのパラメータに対する損失の勾配が計算され、これらの勾配は、最適化アルゴリズム（確率的勾配降下など）を用いてパラメータを更新するために使用される。学習中、「フォワード」関数は、オーバーフィッティングを防ぐために、ドロップアウトや他の形の正則化を行うこともある。

推論中、「フォワード」関数は、新しい入力データに対するネットワークの出力を予測するために使用される。学習時とは異なり、勾配を計算したりパラメータを更新したりする必要がないため、「フォワード」関数をより効率的に実行することができる。推論中、"forward "関数は、特定の推論タスクにおけるネットワークのパフォーマンスを最適化するために、バッチ正規化や刈り込みのような技術を使用することもできる。

したがって、"フォワード "関数の実行は、ネットワークがトレーニングに使用されるか推論に使用されるかによって変化する。学習時には、"forward "関数はネットワークの出力を計算し、バックプロパゲーションのための勾配を計算する。推論時には、"forward "関数は、勾配を計算したりパラメータを更新したりすることなく、新しい入力データに対してネットワークの出力を予測するために使用される。
The execution of the "forward" function in a neural network can change depending on whether the network is being used for inference or training.

During training, the "forward" function is used to compute the network's output for a given input, which is then compared to the true output (i.e. the label) using a loss function. The gradients of the loss with respect to the parameters of the network are then computed using backpropagation, and these gradients are used to update the parameters using an optimization algorithm (such as stochastic gradient descent). During training, the "forward" function may also involve dropout or other forms of regularization to prevent overfitting.

During inference, the "forward" function is used to predict the output of the network for new input data. Unlike during training, there is no need to compute gradients or update parameters, so the "forward" function can be executed more efficiently. During inference, the "forward" function may also involve techniques like batch normalization or pruning to optimize the performance of the network on the specific inference task.

Therefore, the execution of the "forward" function can change depending on whether the network is being used for training or inference. During training, the "forward" function involves computing the output of the network and computing gradients for backpropagation. During inference, the "forward" function is used to predict the output of the network on new input data without computing gradients or updating parameters.