我是TensorFlow的新手，正在尝试弄清楚TensorFlow中的自动微分功能是否能解决我的问题。我有两个网络，每个网络输出一个潜在向量。假设我的网络A输出潜在向量-La(Hxr)，其中(H,r)表示输出潜在向量La的维度。同样，网络B输出Lb(Wxr)。我的目标函数将这两个潜在向量作为输入，并以(La.Lb’)的方式将它们结合，其中(.)表示点积，(‘)表示转置。我将使用交叉熵来优化这个目标函数。
现在我的问题是，TensorFlow的自动微分是否能够正确计算梯度并进行反向传播？这并不是一个简单的案例。网络A应该仅根据相对于La的梯度进行更新，而网络B应该仅根据相对于Lb计算的梯度进行更新。那么TensorFlow是否足够智能来识别这一点？是否有方法来验证这一点？
谢谢！
回答：
TensorFlow支持对您使用它定义的任何类型的计算图进行自动微分。我曾使用TensorFlow将多个网络的预测结合起来，使用不同的损失函数计算损失。因此，TensorFlow足够智能来识别这一点，它会正确计算梯度并进行反向传播。
