0
テンソルフローの新機能で、テンソルフローの自動微分機能が私の問題を解決するかどうかを判断しようとしています。 私は2つのネットを持ち、それぞれのネットが潜在的なベクトルを出力します。それで、ネットAが潜在ベクトルを出力すると仮定しましょう。-La（Hxr） - ここで、（H、r）は出力潜在ベクトルLaの次元を表し、同様にネットBはLb（Wxr）を出力します。だから私の目的関数は入力として2つのlatentを取り、（La.Lb '）のようにそれらを組み合わせます。ここで、（。）は内積で、（'）は転置を表します。私はクロスエントロピーを使ってこの目的関数を最適化します。テンソルフローの自動判別は、複数のネットからのアクティベーションを1つの目的に組み合わせるときに機能しますか？
ここで私の質問は、テンソルフローの自動差分が正しくグラデーションを計算して戻って伝播するでしょうか？ここではまっすぐな順応ではありません。ネットAは、グラデーションw.r.tからのみ更新する必要があります。 Laとnet Bは、w.r.t Lbで計算された勾配で更新する必要があります。テンソルフローはそれを把握するのに十分なほどスマートですか？これを検証する方法はありますか？
ありがとうございます！