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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補充概念-42-梯度檢驗

2年前作者：豐。。分類：Toy博客閱讀(21)違法舉報

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補充概念-42-梯度檢驗。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

概念

梯度檢驗（Gradient Checking）是一種驗證數(shù)值計算梯度與解析計算梯度之間是否一致的技術(shù)，通常用于確保實現(xiàn)的反向傳播算法正確性。在深度學(xué)習(xí)中，通過梯度檢驗可以幫助驗證你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是否正確地計算了梯度，從而減少可能的錯誤。

梯度檢驗的基本思想是使用數(shù)值近似來估計梯度，然后將數(shù)值梯度與解析梯度進行比較，如果它們之間非常接近，那么可以認(rèn)為反向傳播算法的實現(xiàn)是正確的。這是一個在調(diào)試和驗證模型實現(xiàn)時常用的技術(shù)。

代碼實現(xiàn)

假設(shè)你有一個簡單的函數(shù) f(x) = x^2，并且你想計算在某個點 x 處的梯度。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-666521.html

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)
    
    # 計算數(shù)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)
    
    # 比較數(shù)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)

到了這里，關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補充概念-42-梯度檢驗的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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