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tensorflowでautoencoderを作ったが入力層と中間層の間の重みが更新されない

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takemoto

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前提・実現したいこと

pythonでtensorflowを使いmnistの自己符号化器を作りたいと思っています
mnistの画像処理などはグーグルのテンプレのままです。

発生している問題・エラーメッセージ

自分で作成したコードでは中間層と出力層の間の重みの更新はうまくいったのですが、入力層と中間層の間の重みの更新がうまくいきません。中間層と出力層の間の重みは学習前と後で変わっているのですが、入力層と中間層の間の重みは学習後も初期値のままです。

特にエラーメッセージは出ていません。

該当のソースコード

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

import tensorflow as tf
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W_enc = tf.Variable(tf.random_normal([784, 50],mean=0.0,stddev=0.05))
b_enc = tf.Variable(tf.random_normal([50],mean=0.0,stddev=0.05))

W_dec = tf.Variable(tf.random_normal([50,784],mean=0.0,stddev=0.05))
b_dec = tf.Variable(tf.random_normal([784],mean=0.0,stddev=0.05))

y_enc = tf.sigmoid(tf.matmul(x,W_enc) + b_enc)
y_dec = tf.sigmoid(tf.matmul(y_enc,W_dec) + b_dec)

loss = tf.nn.l2_loss(x - y_dec)
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.001).minimize(loss)

init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.Session()
sess.run(init)

W_SE_value = W_enc.eval(session = sess)
print('W_enc_value = {value}'.format(value=W_SE_value))
W_SD_value = W_dec.eval(session = sess)
print('W_enc_value = {value}'.format(value=W_SD_value))

for i in range(2001):
batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step,feed_dict={x:batch_x})   

W_EE_value = W_enc.eval(session = sess)
print('W_enc_value = {value}'.format(value=W_EE_value))
W_ED_value = W_dec.eval(session = sess)
print('W_enc_value = {value}'.format(value=W_ED_value))

sess.close()

試したこと

全く原因がわからず何もアプローチできていない状況です。
一応自己符号化ではない他クラス分類(出力層のノードを10個にして0〜9に画像を分類する)の3層のDNNを動かしたところ、そちらはちゃんと重みの更新ができていました。

補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)

言語はpythonでdockerを使ってtensorflowは動かしています。
バージョンは全て最新のものです。
パソコンはmacbookproでosはos x el captainです。

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回答 1

check解決した方法

0

自己解決しました。
全てのサンプルで0が入ってる場合は勾配が起きず重みが更新されないのをバグだと勘違いしていたようです。
すいませんでした。

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