我正在尝试Tensorflow，并遇到以下问题
我要使用迭代
w_{t} := w_{t} - ag_{t-1}
其中t是时间，a是学习率，并且g(0)是预先指定的。由于渐变不是可训练的权重，因此我无法简单地对其进行初始化。任何建议表示赞赏。
谢谢
自定义反向传播
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问答
wslky 回答：自定义反向传播
我不确定我是否完全理解你的问题。为什么不将您的梯度（这里称为G）初始化为与w_t形状相同的零张量？然后，如果要实现SGD，则可以在G上从随机批次中累积每个样本的梯度，最后更新w_t。