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
若
,则误差很小,效果很好
若
,则误差一般,效果一般
若
,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
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