Propagación hacia delante

Forward propagation

También: Forward pass, Forward propagation, Pasada hacia delante

Cálculo que lleva una entrada por las capas de la red hasta producir una salida.

Definición técnica

Evaluación ordenada del grafo de operaciones desde tensores de entrada hasta logits, predicciones o representaciones finales.

Camilo Boo

Automatización de procesos, integración de sistemas y software a medida para reducir tareas manuales y mejorar el control operativo.

Navegación

Es la ejecución normal del modelo para obtener un resultado, tanto al entrenar como al usarlo.

Calcular activaciones y salida con los parámetros actuales.

Cada capa consume la salida anterior y produce la entrada de la siguiente según la topología.

Ejemplo práctico

Una imagen pasa por capas lineales y ReLU hasta obtener diez logits.

Ejemplo empresarial

Una solicitud se transforma en una puntuación mediante una única pasada por el modelo.

No actualiza parámetros por sí sola; durante entrenamiento precede al cálculo de pérdida y retropropagación.

Su coste crece con parámetros, operaciones y tamaño de entrada.

Diferencias entre el preprocesamiento de entrenamiento y el de inferencia invalidan la salida aunque la pasada sea correcta.

El forward pass calcula el resultado; el backward pass calcula cómo cambiar los parámetros.

Nivel: Intermedio
Categorías: Redes neuronales Entrenamiento de modelos Inferencia y generación de respuestas
Recorridos: Diccionario técnico para profesionales Índice alfabético completo de términos

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Una selección editorial para consultar conceptos relacionados fuera de la web.

Neural networks
Google for Developers · Documentación oficial
Describe las redes como arquitecturas que aprenden patrones no lineales y resume sus componentes y entrenamiento.
Fuente comprobada el 24 de julio de 2026
Build the Neural Network
PyTorch · Documentación oficial
Documenta módulos, capas lineales, ReLU, paso forward, logits y softmax.
Fuente comprobada el 24 de julio de 2026