Применение градиента одного слоя к предыдущему слою во время backprop

Question

Я пытаюсь обойти градиент от слоя слияния (сделав его равным нулю) и применить градиент следующей области "оценка объема" на слое слияния на backprop. Я не мог найти похожий сценарий, чтобы применить его. Как я могу это сделать?

graph = tf.Graph ()

def comp (image1, image2):

with tf.variable_scope("conv1") as scope:
    conv2a = conv2d(image1, [3, 3, 3, 16], strides=2)
    scope.reuse_variables()
    conv2b = conv2d(image2, [3, 3, 3, 16], strides=2)
with tf.name_scope("merge"):
    # The gradient for this layer should not pass throug. Like making it 0
    w = tf.get_variable("weights", kernel, initializer=initializer)
    v = tf.nn.conv2d(image1*image2, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

with tf.name_scope("estimate"):
    def func(v):
        L=v
        A1 = 2*L**2 # No gradient must be performed
        A2 = L**2/2-1 # No gradient must  be performed
        AA1 = A1*A1  # No gradient must be performed
        AA2 = A2*A2  # No gradient must  be performed
       # A11A2 = A1*A2

        v = v+ AA1+AA2 # gradient must  be performed, and must be applied on the previous layer
    return v

with tf.name_scope("FCN_layer"):

.......