神經網路學習筆記三 梯度檢驗 高階優化

2022-08-27 04:39:11 字數 381 閱讀 4492

梯度檢驗的意義:為了驗證求導**是否正確

思路:利用導數的定義

可以去任意theta值對等式左邊的導數用:

來近似。一般epsilon用乙個很小的常量(10-4數量級,不宜太小)

因此若存在計算deltaj(θ)的函式g(θ),則:

來檢驗函式是否正確,一般正常情況左右兩端至少有四位有效數字是一樣的(epsilon = 10-4下)

對於實際操作下的向量情況,進行合理的改造即可:

對於計算

的函式,我們想要檢驗其結果,可以定義

,其中是第i個基向量,維度同θ,只在第i行有個1其他都是0。

同理可以定義

,這樣檢驗式變成了:

該方法主要運用於原演算法中計算j(w,b)的導數環節

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