神经网络基础-神经网络补充概念-42-梯度检验

概念

梯度检验(Gradient Checking)是一种验证数值计算梯度与解析计算梯度之间是否一致的技术,通常用于确保实现的反向传播算法正确性。在深度学习中,通过梯度检验可以帮助验证你的神经网络模型是否正确地计算了梯度,从而减少可能的错误。

梯度检验的基本思想是使用数值近似来估计梯度,然后将数值梯度与解析梯度进行比较,如果它们之间非常接近,那么可以认为反向传播算法的实现是正确的。这是一个在调试和验证模型实现时常用的技术。

代码实现

假设你有一个简单的函数 f(x) = x^2,并且你想计算在某个点 x 处的梯度。

python 复制代码
def forward_propagation(x):
    return x ** 2

def backward_propagation(x):
    return 2 * x

def gradient_check(x, epsilon=1e-7):
    analytical_gradient = backward_propagation(x)
    
    # 计算数值梯度
    x_plus_epsilon = x + epsilon
    x_minus_epsilon = x - epsilon
    numerical_gradient = (forward_propagation(x_plus_epsilon) - forward_propagation(x_minus_epsilon)) / (2 * epsilon)
    
    # 比较数值梯度和解析梯度
    diff = abs(analytical_gradient - numerical_gradient)
    if diff < epsilon:
        print("Gradient check passed!")
    else:
        print("Gradient check failed!")
    
x = 2.0
gradient_check(x)
相关推荐
Tianyanxiao30 分钟前
如何利用探商宝精准营销,抓住行业机遇——以AI技术与大数据推动企业信息精准筛选
大数据·人工智能·科技·数据分析·深度优先·零售
撞南墙者37 分钟前
OpenCV自学系列(1)——简介和GUI特征操作
人工智能·opencv·计算机视觉
OCR_wintone42138 分钟前
易泊车牌识别相机,助力智慧工地建设
人工智能·数码相机·ocr
王哈哈^_^1 小时前
【数据集】【YOLO】【VOC】目标检测数据集,查找数据集,yolo目标检测算法详细实战训练步骤!
人工智能·深度学习·算法·yolo·目标检测·计算机视觉·pyqt
一者仁心1 小时前
【AI技术】PaddleSpeech
人工智能
是瑶瑶子啦1 小时前
【深度学习】论文笔记:空间变换网络(Spatial Transformer Networks)
论文阅读·人工智能·深度学习·视觉检测·空间变换
EasyCVR1 小时前
萤石设备视频接入平台EasyCVR多品牌摄像机视频平台海康ehome平台(ISUP)接入EasyCVR不在线如何排查?
运维·服务器·网络·人工智能·ffmpeg·音视频
柳鲲鹏2 小时前
OpenCV视频防抖源码及编译脚本
人工智能·opencv·计算机视觉
西柚小萌新2 小时前
8.机器学习--决策树
人工智能·决策树·机器学习
向阳12182 小时前
Bert快速入门
人工智能·python·自然语言处理·bert