无法理解 TensorFlow 中的卷积网络梯度
Can't understand something about the convolutional networks gradient in TensorFlow
Here是TensorFlow中关于卷积网络梯度的描述
我不明白A' = a' * X^t的意思。我知道 A' 代表 backprops。 ^t 是 Latex 符号。
但 t 未定义。所以重点是X^t
的意思
^t 表示 "superscript t"，这是 "transposed" 的 shorthand。
Here是TensorFlow中关于卷积网络梯度的描述
我不明白A' = a' * X^t的意思。我知道 A' 代表 backprops。 ^t 是 Latex 符号。
但 t 未定义。所以重点是X^t
^t 表示 "superscript t"，这是 "transposed" 的 shorthand。