TensorFlow 学习（八）—— 梯度计算（gradient computation）

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mob604756f85007 2017-03-16 11:29:00

文章标签 反向传播优化算法 TensorFlow 学习 文章分类 代码人生

maxpooling 的 max 函数关于某变量的偏导也是分段的，关于它就是 1，不关于它就是 0；
BP 是反向传播求关于参数的偏导，SGD 则是梯度更新，是优化算法；

1. 一个实例

TensorFlow 学习（八）—— 梯度计算（gradient computation）_TensorFlow 学习

relu = tf.nn.relu(tf.matmul(x, W) + b)
C = [...]

[db, dW, dx] = tf.gradient(C, [b, w, x])

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