Stoppropagation

定义 Definition

stoppropagation（常见写法也有 stop propagation / stop-propagation）在机器学习/自动微分语境中指阻止梯度或误差继续向前一部分计算图传播，使某些张量在反向传播时被当作常量对待；常用于“冻结”网络的一部分、实现目标网络（target network）、或避免某些路径对参数更新产生影响。（不同框架中常见对应概念：stop gradient / detach。）

发音 Pronunciation

/ˌstɑːpˌprɑːpəˈɡeɪʃən/

例句 Examples

Please stoppropagation through this layer during training.
训练时请在这一层阻止梯度继续传播。

To stabilize learning, the algorithm uses a target network with stoppropagation so the bootstrap target does not chase a moving prediction.
为稳定学习，该算法对目标网络使用停止传播，使自举目标不会追逐不断变化的预测值。

词源 Etymology

这是由 stop（停止）+ propagation（传播） 组合形成的技术性写法。“propagation”在深度学习里常指误差/梯度在计算图中的传播（尤其是反向传播相关过程）。因此 stoppropagation 字面义即“停止传播”，引申为“停止梯度传播/切断反传”。

相关词 Related Words

• Backpropagation
• Gradient
• Detach
• Stop-Gradient
• Autodiff
• Computational-Graph
• Freeze

文学与作品 Literary Works

• 《Deep Learning》（Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville）——讨论反向传播与计算图时常涉及“阻断梯度/停止梯度传播”的相关概念（通常以 stop gradient 等表述出现）。
• 《Reinforcement Learning: An Introduction》（Sutton & Barto）——在自举（bootstrapping）与目标值构造的讨论中，相关实现常需要“停止传播/不对目标分支求导”的处理（概念在实现与衍生资料中常出现）。
• TensorFlow / PyTorch 官方文档——以 tf.stop_gradient、detach() 等形式系统说明“停止梯度传播”的机制与用途。