本文參考forward and backward。
前向與後向傳播是網路中重要的計算部分。
接下來以簡單的邏輯回歸分類器為例介紹。
前向傳播用於計算推理過程中給定輸入的輸出。在前向傳播中，caffe將每層的計算進行組合從而得到模型所代表的「函式」。此過程由底向上進行。
資料x經過全連線層（內積層）生成g(
x)，之後通過softmax層產生h(
g(x)
) ，從而給出softmax損失fw
(x) 。
反向過稱用於計算給定損失的梯度。在反向傳播中，caffe將每層的梯度反向組合以自動計算整個模型的梯度。此即反向傳播，此過程由頂向下進行。
反向過程起始於損失值並且計算輸出∂f
w∂h 。模型中剩餘部分的梯度將會根據鏈式法則逐層計算。含有引數的層，如inner_product層，在反向傳播中根據其引數計算梯度∂f
w∂wi
p 這些計算會根據模型的計算立即執行： caffe會自動執行前向及後向傳播。
solver第一次進行前向傳播產生輸出和損失，之後進行反向傳播算得模型梯度，之後根據梯度更新模型引數以最小化損失。通過將solver、net和layer的分離，從而使caffe模組化，易於開發。
caffe中不同型別的層的前向和反向傳播的細節，請參見layer catalogue。
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