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