向后传播到tensorflow ctc_loss中的标签

时间:2019-01-06 07:24:31

标签: python tensorflow backpropagation ctc

我正在使用tensorflow ctc损失函数tf.nn.ctc_loss(labels,inputs,__)

这里inputs参数是某些RNN1的输出,而labels参数是我们要实现的真实目标。
就我而言,labels也是从其他RNN2生成的。

但是在训练之后,只有RNN1权重通过张量流反向传播进行更新,而RNN2权重则完全没有变化。我认为tensorflow不像labels那样支持ctc_losstf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2()的反向传播。

可能的解决方法是什么?

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