Forward Propagation এবং Backward Propagation কী?
1. Forward Propagation:
Forward Propagation হলো নেটওয়ার্কের মধ্য দিয়ে ইনপুট ডেটা থেকে আউটপুট পর্যন্ত তথ্যের প্রবাহের প্রক্রিয়া। এটি সাধারণত নিচের ধাপগুলোতে সম্পন্ন হয়ঃ
- ইনপুট ডেটা প্রথমে প্রথম লেয়ারে প্রবেশ করে।
- প্রতিটি লেয়ার তার নিজস্ব ওজন ও বায়াস ব্যবহার করে ইনপুটের ওপর গণনা সম্পন্ন করে এবং একটি আউটপুট তৈরি করে।
- প্রতিটি লেয়ারের আউটপুট পরবর্তী লেয়ারের ইনপুট হিসেবে ব্যবহৃত হয়।
- অবশেষে, আউটপুট লেয়ারে পৌঁছানোর পর একটি ফলাফল তৈরি হয়।
উদাহরণঃ ধরে নিই, আপনি একটি নিউরাল নেটওয়ার্কে একটি ছবির শ্রেণীকরণ করতে চান। Forward Propagation এর মাধ্যমে ছবির ডেটা নেটওয়ার্কের মধ্য দিয়ে যায় এবং চূড়ান্ত স্তরে পৌঁছে এটি কোন শ্রেণীতে পড়ে তা জানায়।
2. Backward Propagation:
Backward Propagation একটি প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া যা মূলত Forward Propagation এর ফলাফল ব্যবহার করে মডেলটি কতটুকু সঠিকভাবে কাজ করছে তা পরিমাপ করে এবং মডেলের ভুলগুলোকে সংশোধন করে। এটি Gradient Descent অ্যালগরিদমের মাধ্যমে ওজন এবং বায়াস আপডেট করেঃ
- প্রথমে আউটপুট লেয়ারে প্রতিটি ভুল বা লস গণনা করা হয়।
- এই লস ফাংশনের ভিত্তিতে গ্রেডিয়েন্ট গণনা করা হয়, যা ব্যাকওয়ার্ডে প্রতিটি লেয়ারে পাস করে।
- গ্রেডিয়েন্ট এবং লার্নিং রেট অনুযায়ী প্রতিটি লেয়ারের ওজন ও বায়াস আপডেট হয়।
উদাহরণঃ যদি আপনার মডেল একটি ছবিকে ভুল শ্রেণীতে ফেলে, তাহলে Backward Propagation এর মাধ্যমে ওজন ও বায়াস এমনভাবে আপডেট হয় যেন পরবর্তীতে মডেলটি সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে পারে।
এই দুটি প্রক্রিয়া একসাথে নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণ করতে সহায়ক, যেখানে Forward Propagation তথ্য প্রেরণ করে এবং Backward Propagation ভুল শোধরানোর মাধ্যমে মডেলটি আরও নির্ভুল করতে সাহায্য করে।
Read more