神经网络更新覆盖的问题

同一个神经网络不同的输入，同时计算后得到输出，如果同时对这两个网络的输出的loss进行更新，则会使得网络参数被覆盖，网络参数并不会更新两次，而是更新1次。

 

 比如，上面更新，values_1的更新会覆盖掉values_2的更新。