前传和后传是一个网络最重要的计算过程。
1.前传
前传过程为给定的待推断的输入计算输出，Caffe组合每一层的计算一得到整个模型的计算函数，自底向上进行。
2.反传
反传过程根据损失来计算梯度从而进行学习，Caffe通过自动求导并反向组合每一层的梯度来计算整个网络的梯度，自顶向下进行。
反传过程以损失开始，根据输出计算梯度。根据链式准则，逐层计算出模型其余部分的梯度。
3.Caffe中前传和反传的实现
只要定义好了模型，计算即可立即进行。Caffe中已准备好前传和后传的实现方法。
Net::Forward()和Net::Backward()实现了网络的前传和后传，而Layer::Forward()和Layer::Backward计算每一层的前传和后传。
Solver优化模型过程中，首先调用前传来获得输出和损失，然后调用反传产生模型梯度，以最小化损失。Solver,网络和层之间的分工使得caffe可以模块化并且开源。