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バックプロパゲーションを実行する前にテンソルフロー内の異なるバッチの勾配を蓄積しようとしています。 10個のサンプルでそれぞれ10個のバッチがあり、それらをニューラルネットに入力してみましょう。バッチのそれぞれについて、グラデーションを取得してそれらを合計し、合計グラディエントでバックプロパゲーションを実行したいと考えています。テンソルフロー内の勾配を積算する
誰も簡単な方法を知っていますか?現在、私はグラデーションを得て外からそれらを集計していますが、これが最良の方法ではないと私は考えています。
'tf.test.compute_gradient'をお探しですか? https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/api_docs/python/test.html#compute_gradient –
ここにあなたのアプリケーションはありますか? – martianwars
私はいくつかの強化学習アルゴリズムのためにそれを使用しています。その背後にあるアイデアは、さまざまなバッチからのデータを蓄積し、rmspropスケーリングを使用して背景の前にグラデーションを蓄積することです。 –