我在TF后端使用keras。我想计算针对输入的卷积层输出的雅可比矩阵。
Input: vector of size (1xN)
Conv_Output: Matrix of size (MxL)
No of channels: L
Jacobian: Matrix of size (NxMxL)
我将keras后端功能用作
J = K.gradients(Conv_Output, Input)[0]
但是我没有得到雅可比矩阵，而是只得到了一个大小为（1xN）的向量。如何获得完整的雅可比矩阵？