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我想了解tf.gradients中的grad_ys參數。我已經看到它的使用像一個真正的漸變的乘法器，但它在定義中不是crear。從數學角度來看，整個表情將如何？在tf.gradients中使用grads_ys參數 - TensorFlow
A
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編輯：更好地澄清表示法是here
ys歸納起來，使單個標y，然後tf.gradients計算dy/dx其中x代表xs
grad_ys變量代表的「啓動」 backprop值。它們默認爲1，但當您想要將若干tf.gradients調用連接在一起時，可能會有不同的值 - 您可以將之前的tf.gradients調用的輸出傳遞到grad_ys以繼續反向傳播流程。
正式定義，看看反向積累這裏的鏈式表達：https://en.wikipedia.org/wiki/Automatic_differentiation#Reverse_accumulation
對應於TensorFlow dy/dw3 * dw3/dw2期限爲1的（認爲它彷彿TensorFlow包裝成本與虛擬身份OP）的矢量。當您指定grad_ys這個詞被替換的1小號
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你能給我的「正規」的定義
grad_ys，而不是載體。它是'tf.gradients（y，x，grad_ys）= grad_ys * diff（y，x）'？ –或者你可以舉個例子嗎？ –
增加了一個正式的定義 –