神经网络是一种基于人工神经元相互连接的计算模型。它可以用于各种任务，如图像或语音识别、自然语言处理、游戏AI等。训练神经网络是使其能够执行所需任务的一个重要步骤。在处理大规模数据集时，神经网络训练时间可能会非常长。这引发了一个问题：神经网络训练时间主要耗时在于前向还是梯度反传？

首先，我们需要了解神经网络的工作原理。神经网络由多个层组成，每层包含多个神经元。每个神经元接收输入，并生成输出，其中输出可传递给下一层。通过调整神经元之间的连接权重，神经网络可以学习输入和输出之间的映射。

神经网络的训练过程需要使用一个损失函数（也称为目标函数），该函数测量当前预测结果与真实结果之间的差异。通过最小化损失函数，神经网络可以找到最优的权重和偏置设置，从而提高其性能。

神经网络的训练可以分为两个阶段：前向传播和反向传播（也称为梯度下降）。在前向传播期间，神经网络将输入数据送入网络中，并运行每个神经元以生成输出。然后，计算损失函数。在反向传播期间，神经网络使用梯度下降方法调整权重和偏差，以最小化损失函数。

在前向传播阶段，神经网络的计算量比较大。对于每个输入样本，神经网络需要对每个神经元进行一次计算，这意味着每个神经元都需要执行乘法和加法运算。如果有成千上万个神经元，则计算量将非常大。但是，在训练过程中，前向传播只需要进行一次，因此它并不是训练时间的主要瓶颈。

相比之下，反向传播阶段是训练时间的主要瓶颈。在反向传播期间，神经网络需要计算每个权重和偏置相对于损失函数的导数。这些导数称为梯度。计算梯度需要遍历整个数据集，对于每个输入样本，神经网络需要进行两次前向传播（一次计算当前样本的输出，另一次计算与当前样本相关的梯度）。对于大型数据集，这可能会非常耗时。

此外，在反向传播期间，神经网络还需要执行矩阵乘法和矩阵转置等操作，这些操作对于大型神经网络而言是非常消耗计算资源的。

因此，可以得出结论，神经网络训练时间主要耗时在于梯度反传阶段。虽然前向传播需要进行大量计算，但只需要进行一次。相比之下，反向传播需要遍历整个数据集并执行大量矩阵乘法和转置操作，这可能会非常消耗计算资源。

为了加速神经网络训练过程，研究人员提出了许多方法，如使用GPU或分布式训练等。此外，使用更快的优化算法（例如Adam）也可以提高训练效率。