01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
ニューラルネットワークでは、入力層が受け取った値を各層の計算へ順に渡し、最終的な予測を出力します。この一連の計算がフォワードパスです。推論時には、新しい入力から出力を生成する中心的な処理になります。学習時にもフォワードパスで予測を求め、その予測と正解との差を損失として計算した後、バックプロパゲーションで勾配を求めて重みやバイアスを調整します。フォワードパス自体はパラメータを更新する処理ではなく、出力の正確さも保証しません。結果は学習済みパラメータや入力データに依存し、実環境のデータが学習時と変化すると不正確になる場合があります。
02 / IN PRACTICE
Forward Passの活用例
たとえば、こんな場面で
学習済みの分類モデルへ新しい画像を入力し、各層を順に通して分類結果を得る処理がフォワードパスです。また、表データ向けモデルでは、追加学習を行わずに表を入力し、1回のフォワードパスで予測を生成する使い方も考えられます。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
「1回のフォワードパスで予測できる」という説明は、追加学習や精度保証を意味しません。入力の前処理、使用する学習済みモデル、出力後の整形や検査を分けて確認してください。
参考資料
What is Inferencing? - AI Inference Explained - AWS （新しいタブで開きます）What is Backpropagation? | IBM （新しいタブで開きます）A Gentle Introduction to torch.autograd — PyTorch Tutorials 2.15.0+cu132 documentation （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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