关于 Tensorflow 阻止反向传播的疑问

比如我有两个神经网络 A 和 B，我想让 A 慢慢拟合 B，如果不加特殊动作直接 minimize 两个网络的 loss 结果会让两个网络都变是么？如果我想让 B 网络不变，是不是就在 B 的输出的地方加一个 stop_gradient 再算 loss 就可以了呀？
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直接保持B不动，作为预测机器，输入样本特征，输出作为新的label, 然后将这些带有新label 的样本作为训练样本给A, 训练
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发布于 2017-10-08 10:43

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