下列关于神经网络训练的正确顺序是（）

下列关于神经网络训练的正确顺序是（）

A、前向传播-更新权重-反向传播-清除梯度

B、反向传播-更新权重-前向传播-清除梯度

C、反向传播-前向传播-更新权重-清除梯度

D、前向传播-反向传播-更新权重-清除梯度

正确答案：D

答案解析：

前向传播：在神经网络训练开始时，输入数据从网络的输入层进入，依次经过各个隐藏层，通过神经元的激活函数计算，最后到达输出层得到预测结果。这个过程是将输入数据在网络中正向传递，计算出网络对当前输入的预测值，所以前向传播是神经网络训练的第一步。

反向传播：得到预测结果后，通过损失函数计算预测值与真实值之间的误差。反向传播算法就是将这个误差从输出层开始，沿着与前向传播相反的方向，逐层计算每个神经元的误差梯度，以便后续更新权重。因此，反向传播在计算出预测值后进行，处于第二步。

更新权重：根据反向传播计算得到的误差梯度，使用优化算法（如随机梯度下降等）来更新神经网络中各个神经元之间连接的权重。权重更新的目的是使网络在下次预测时能够减小预测误差，更接近真实值。所以更新权重是在计算出误差梯度后的第三步。

清除梯度：更新权重后，为下一次训练迭代做准备，需要清除当前计算得到的梯度。因为梯度是基于当前批次的数据计算出来的，在下一次迭代时需要重新计算基于新数据的梯度，所以清除梯度是最后一步。

综上，神经网络训练的正确顺序是前向传播-反向传播-更新权重-清除梯度，答案为D。