TensorFlow 学习（八）—— 梯度计算（gradient computation）
2017-03-16 11:28
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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；
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
relu = tf.nn.relu(tf.matmul(x, W) + b) C = [...] [db, dW, dx] = tf.gradient(C, [b, w, x])
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