这是在deeplab train_utils.py脚本中编写的代码：
pixel_losses = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(
labels=tf.stop_gradient(
train_labels, name='train_labels_stop_gradient'),
logits=logits,
name='pixel_losses')
我正在尝试通过使用其他损失函数来修改此代码。为此，我需要知道tf.stop_gradient函数用于tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2函数标签输入的重要性。如果不应用tf.stop_gradient函数，情况将如何变化？