推論時間とトレーニング時間に応じて、フォワード関数の実行はどのように変化しますか？
ニューラルネットワークでの「フォワード」関数の実行は、ネットワークが推論またはトレーニングに使用されているかどうかに応じて変更できます。

トレーニング中、「フォワード」関数は、特定の入力のネットワークの出力を計算するために使用されます。これは、損失関数を使用して真の出力（つまりラベル）と比較されます。ネットワークのパラメーターに対する損失の勾配は、バックプロパゲーションを使用して計算され、これらの勾配は最適化アルゴリズム（確率勾配降下など）を使用してパラメーターを更新するために使用されます。トレーニング中、「フォワード」関数には、過剰適合を防ぐために、ドロップアウトまたはその他の形式の正則化が含まれる場合があります。

推論中、「フォワード」関数を使用して、新しい入力データのネットワークの出力を予測します。トレーニング中とは異なり、勾配を計算したりパラメーターを更新する必要はないため、「フォワード」関数をより効率的に実行できます。推論中、「フォワード」関数には、特定の推論タスク上のネットワークのパフォーマンスを最適化するために、バッチ正規化や剪定などの手法が含まれる場合があります。

したがって、ネットワークがトレーニングまたは推論に使用されているかどうかに応じて、「フォワード」関数の実行は変更できます。トレーニング中、「フォワード」関数には、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勾配を計算します。推論中、「フォワード」関数は、勾配を計算したり、パラメーターを更新せずに、新しい入力データでネットワークの出力を予測するために使用されます。