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神经网络的训练分为两个步骤：

  1. 前向传播：在前向传播中，神经网络会根据其每个函数对正确输出做出最佳猜测。它会将输入数据依次传递给每个函数，从而做出最佳猜测。
  2. 反向传播：在反向传播中，神经网络会根据猜测误差调整其参数。它通过从输出端反向遍历，收集误差对函数参数的导数（梯度），并使用梯度下降法优化参数来实现这一点。

https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/autograd_tutorial.html