Estoy interesado en construir modelos de aprendizaje de refuerzo con la simplicidad de la API de Keras. Desafortunadamente, no puedo extraer el gradiente de la salida (no error) con respecto a los pesos. Encontré el siguiente código que realiza una función similar (Mapas de prominencia de redes neuronales (usando Keras))

get_output = theano.function([model.layers[0].input],model.layers[-1].output,allow_input_downcast=True)
fx = theano.function([model.layers[0].input] ,T.jacobian(model.layers[-1].output.flatten(),model.layers[0].input), allow_input_downcast=True)
grad = fx([trainingData])

Cualquier idea sobre cómo calcular el gradiente de la salida del modelo con respecto a los pesos para cada capa sería apreciada.