笔记 - 神经网络：梯度检查

最新推荐文章于 2024-10-29 16:37:35 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-29 16:37:35 发布 · 531 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

这篇博客主要探讨了神经网络中的梯度检查，是理解深度学习中反向传播算法的重要一环。通过参考《卷积神经网络入门到精通》，作者记录了学习过程中的难点，旨在帮助读者更好地掌握这一概念。
最低0.47元/天 解锁文章
吴恩达机器学习神经网络篇——梯度检测
qq_44955314的博客
12-20 472
梯度检测 目的 验证BP的正确性（代码能够正确计算出代价函数J的导数）。因为BP容易出现bug，此时神经网络的误差会比无bug高出一个量级，且此时无法知道是由bug引起的。 % Numerical estimation of gradients for i = 1:n, thetaPlus = theta; thetaPlus(i) = thetaPlus(i) + EPSILON; thetaMinus = theta; thetaMinus(i) = thetaMinus(i) - EPSILO
神经网络梯度公式推导,神经网络求梯度
super67269的博客
09-07 1323
梯度下降是迭代法的一种，梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型。梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值（也可以沿梯度上升方向求解极大值）。
谈谈深度学习中的 Batch_Size
热门推荐
程引的专栏
11-12 14万+
谈谈深度学习中的 Batch_SizeBatch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？Batch 的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可以采用全数据集 （ Full Batch Learning ）的形式，这样做至少有 2 个好处：其一，由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝
神经网络的梯度检查
weixin_45354497的博客
05-11 781
对深层神经网络的反向传播的梯度计算的检验
神经网络学习之梯度检查
xueluowutong的博客
12-25 537
由于神经网络代价函数的梯度过多，计算中出现偏差的可能性大，下面为梯度检查的过程：    
精选资源
神经网络学习笔记-神经网络基础（三）
03-31
本笔记主要聚焦于神经网络的基础概念，包括神经元模型、网络结构、激活函数、损失函数以及优化算法等核心元素。 首先，神经元是神经网络的基本构建单元。它模仿生物神经元的工作方式，接收输入信号，通过加权求和后...
【DL学习笔记】打卡02：Task03-05
01-07
循环神经网络进阶 Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶 过拟合、欠拟合及其解决方案 一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将...
论文笔记：Towards K-means-friendly Spaces: Simultaneous Deep Learning and Clustering
GYY8023的博客
05-05 4088
Towards K-means-friendly Spaces: Simultaneous Deep Learning and Clustering1 摘要2 相关工作3 提出方法 1 摘要 降维和聚类是现在研究的两大任务。数据样本通过易于聚类的潜在表示得到的，但是实际上，潜在空间到数据的变换可能更复杂。本文将这个变换假设为一种未知的，可能是非线性函数。为了获得聚类友好型的潜层表示和更好的聚类效果...
《机器学习by周志华》学习笔记-神经网络-03多层网络学习算法之误差逆传播算法
最新发布
vanilla698的博客
10-29 1131
由于BP神经网络的强大的表示能力，经常遭遇过拟合的问题。表现在训练误差持续降低，但是测试误差却上升。有2种策略解决：策略1：早停（early stopping）将数据分成训练集和验证集：训练集：用来计算梯度，更新连接权重和阈值验证集：用来估计误差当训练集误差降低且验证集误差升高，则停止训练。返回验证集中最小误差的连接权重和阈值。策略2：正则化（regularization）基本思想：在误差目标函数中增加一个用于描述网络复杂度的部分。例如：连接权重与阈值的平方和。
CS231n-2022 Module1: 神经网络3：Learning之梯度检查
chenxy_bwave的专栏
08-23 1066
本文编译自斯坦福大学的CS231n课程（2022） Module1课程中神经网络部分之一，原课件网页参见：本文（本系列）不是对原始课件网页内容的完全翻译，只是作为学习笔记的摘要总结，主要是自我参考，而且也可能夹带一些私货（自己的理解和延申）。如果想要了解更多的细节，还请服用原文。如果本摘要恰巧也对小伙伴们有所参考则纯属无心插柳^-^。前面两篇：前面章节介绍了网络的静态部分：网络连接、数据、损失函数等。...
神经网络中的梯度检查
justsolow的博客
04-02 1182
梯度检查 怎么保证自己写的神经网络没有BUG呢？事实上这是一个非常重要的问题。一方面，千辛万苦想到一个算法，结果效果不理想，那么是算法本身错了还是代码实现错了呢？定位这种问题肯定要花费大量的时间和精力。另一方面，由于神经网络的复杂性，我们几乎无法事先知道神经网络的输入和输出，因此类似TDD(测试驱动开发)这样的开发方法似乎也不可行。 办法还是有滴，就是利用梯度检查来确认程序是否正确。梯度检查的思路...
【神经网络】梯度检测
weixin_45434953的博客
06-16 1224
的取值是一个可行的方法，但是它很容易出错：因为在这个算法中含有海量的细节，容易产生微小而又难以察觉的bug。的方法赖解决这种问题，只要需要使用类似梯度下降或者反向传播的算法都可以使用这种方法，这种方法能够确保你的前向\反向传播完全正确。还是会照常迭代下降，但是得出来的结果的误差将会比正确的情况高出一个量级。，如果成立的话，则可以认为反向传播是正确的，把DVex用于梯度下降则可以得出较好的结果。是一个很小的数，类似于微积分中的微小增量，一般可以将。，那么我们可以使用相同的办法得出对应偏导数的大约值。
深度学习神经网络中的梯度检查
夜雨飘零
04-16 7526
目录 目录 前言 一维梯度检查 导入依赖包 正向传播 反向传播 开始检查 多维梯度检查 向前传播 反向传播 开始检查 参考资料 前言 反向传播计算梯度∂J∂θ∂J∂θ\frac{\partial J}{\partial \theta}， θθ\theta表示模型的参数。 JJJ是使用正向传播和损失函数来计算的。 计算公式如下： ∂J∂θ=limε→0J(θ+ε)−J...
BP神经网络（九）——梯度检验
freeline的博客
03-01 1498
在实现神经网络算法时，会遇到如何判断反向传播求解的梯度是否正确的问题.一步步理解并实现全连接神经网络——梯度检验。
神经网络基础-神经网络补充概念-42-梯度检验
优快云XXCQ的博客
08-17 999
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。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。
神经网络：梯度
m0_63318949的博客
07-20 871
靠近输出层的隐藏层梯度大，参数更新快，因此收敛速度快，而靠近输入层的隐藏层梯度小，参数更新慢，几乎和初始状态一样，随机分布。反向传播进行很多层的时候，由于每一层都对前一层梯度乘以一个小数，因此，越往前传递，梯度就会越来越小，训练越慢。MLP中，梯度爆炸会引起网络不稳定，最好的结果是无法从训练数据中学习，最坏的结果是出现无法更新的NaN权重值。RNN中，梯度爆炸会导致网络不稳定，无法利用训练数据学习，最好的结果是网络无法学习长的输入序列数据。训练过程中，每个节点和层的误差梯度值持续超过1.0。
深度学习与神经网络-吴恩达-第一周 梯度检查
liqing19的博客
12-01 818
Gradient Checking Welcome to the final assignment for this week! In this assignment you will learn to implement and use gradient checking. You are part of a team working to make mobile payments av
神经网络基本原理-4.7神经网络之梯度检查技巧
hongxue8888的博客
12-13 397
神经网络基本原理-4.7神经网络之梯度检查技巧
Deep Leaning 学习笔记之改善神经网络的超参数（1.3）——梯度检验
Mr.Zhang的笔记本
07-29 236
1 梯度检验 1.1 介绍 梯度检验是用来检查反向传播中，梯度下降的方向是否正确，可以帮助你找出反向传播代码中的错误 1.2 方法 采用双侧梯度检验 例如g(θ)=f(θ)=θ3g(θ) = f(θ)=θ^3g(θ)=f(θ)=θ3 检验：f(θ+E)−f(θ−E)2E≈g(θ)\frac{f(θ+E)-f(θ-E)}{2E} ≈ g(θ)2Ef(θ+E)−f(θ−E)​≈g(θ) 1.3 使用...
深度学习笔记：神经网络梯度推导详解
"这篇博客主要介绍了神经网络的梯度推导过程，特别是针对一个包含全连接层和ReLU激活函数的网络结构。文章基于斯坦福大学的cs231n课程，目的是实现一个能够进行分类任务的神经网络，并在CIFAR-10数据集上进行测试。...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值