? 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