深度学习记录--梯度检验

数值逼近

为了对梯度进行检验,需要计算近似误差值来接近梯度

对于单边误差和双边误差公式,其中双边误差与真实梯度相差更小,故一般采用双边误差公式

双边误差

公式:

梯度检验(gradient checking)

对于成本函数,求出的导数,计算出双边误差,再将两者进行比较
比较方法:

,判断的大小

,则误差很小,效果很好

,则误差一般,效果一般

,则误差较大,需要考虑是否错误较多

梯度检验的注意事项

不要在训练中使用梯度检验,它只适用于调试

梯度检验的计算时间较长,且通常在backprop后向传播中进行
当梯度检验得出偏差过大时,要对所有参数进行检查
使用正则化时,要记住在梯度检验中保留正则项
不要在梯度检验的过程中使用dropout

在每次迭代过程中,dropout会随机消除隐层单元的不同子集,J函数难以明确计算

相关推荐
用户51914958484521 分钟前
Windows 渗透测试载荷加载器 POC 工具集
人工智能·aigc
大树8826 分钟前
金刚石散热越强,管路越先见顶
大数据·运维·服务器·人工智能·ai
通信小呆呆35 分钟前
当算法有了“五感”:多模态数据融合如何向人体感官协同学习?
人工智能·学习·算法·机器学习·机器人
施小赞38 分钟前
普通 RAG vs GraphRAG 核心对比
人工智能·ai
EAIReport39 分钟前
RuoYi-AI 企业级AI开发平台实战详解
人工智能
xiao5kou4chang6kai41 小时前
MATLAB机器学习、深度学习--从数据预处理到模型训练
深度学习·机器学习·matlab·数据预处理
HelloWorld__来都来了1 小时前
【每日学术速报】2026-06-15
人工智能·具身智能
H__Rick1 小时前
自动对焦学习-3
人工智能·学习·计算机视觉
SpaceAIGlobal1 小时前
AI 生成 PPT 工具深度评测与选型指南
人工智能·powerpoint