Qué es el Backward y Forward Propagation en Machine Learning
El *forward propagation* y *backward propagation* son dos procesos clave en el entrenamiento de redes neuronales artificiales. Estos métodos permiten ajustar los pesos de la red para minimizar el error en las predicciones, optimizando así el rendimiento del modelo.
Forward Propagation
El *forward propagation* (propagación hacia adelante) es el proceso mediante el cual los datos de entrada atraviesan la red neuronal, pasando por las capas ocultas hasta llegar a la capa de salida. Durante este proceso, los pesos y funciones de activación transforman los datos, generando una predicción final. Este resultado es comparado con el valor real (etiqueta) para calcular el error o pérdida.
Backward Propagation
El *backward propagation* (propagación hacia atrás) es el proceso inverso. A partir del error calculado en la etapa anterior, este se propaga hacia atrás a través de la red. Utilizando el algoritmo de *descenso de gradiente*, la red ajusta los pesos en función del gradiente de la función de pérdida, reduciendo progresivamente el error en cada iteración o *época* de entrenamiento.
Algunos Ejemplos
- En una red neuronal para clasificación de imágenes, el *forward propagation* predice la clase a la que pertenece una imagen, y el *backward propagation* ajusta los pesos para mejorar la precisión en las siguientes iteraciones.
- En redes neuronales profundas como las usadas para reconocimiento de voz, estos métodos optimizan el ajuste de múltiples capas para obtener resultados más precisos.
Puedes obtener más información detallada en TensorFlow.
Jorge García
Fullstack developer