前向传播（Forward Propagation）是神经网络中的一种基本操作，其主要作用是将输入数据通过网络中的权重和偏置计算，最终得到输出结果。具体来说，前向传播的过程从输入层开始，逐层进行计算和传递数据，直到输出层得到最终的模型输出结果。
在前向传播过程中，输入数据首先经过输入层，然后通过每一层的权重和偏置进行线性变换，并经过激活函数进行非线性变换。这些变换的结果作为下一层的输入，直到输出层产生最终的预测值。例如，在卷积神经网络（CNN）中，前向传播从输入层开始，经过卷积层、池化层等处理，最终到达全连接层并输出结果。
前向传播的具体步骤如下：
前向传播不仅用于训练阶段的预测，还用于模型的推理和预测阶段。例如，在深度学习模型中，前向传播用于将训练好的模型应用于新的数据，以生成预测结果。
总结来说，前向传播是神经网络从输入到输出的计算过程，通过逐层的线性变换和非线性变换，最终得到模型的输出结果。这一过程是神经网络工作的重要组成部分，对于理解和实现神经网络至关重要
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