梯度测试

最新推荐文章于 2024-01-07 02:04:51 发布
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博客围绕TensorFlow展开，介绍了其API的相关例子，并提及了使用时的注意事项，为相关技术人员提供参考。
梯度检测
NSSWTT的博客
07-18 1751
今天看Andrew Ng的视频，讲到了用梯度检测来验证反向传播算法的正确性，并参考了一些大牛的博客（nxf_rabbit75）,加深了对梯度检测的理解，然后趁热打铁，总结一下 一、梯度检测概述 实现神经网络的反向传播算法含有许多细节，在编程实现过程中很容易出现一些微妙的bug，但往往这些bug并不会影响程序的运行，而且你的损失函数看起来也在不断的变小。但最终你的程序得出的结果误差将会比那些无bug的程序高出一个数量级。 当我们对一个较为复杂的模型（例如神经网络）...
机器学习入门~梯度检测
fatfairyyy的博客
03-15 668
梯度检测 什么是梯度检测： 在神经网络或其他复杂的模型下使用前向传播，反向传播时，如果使用梯度下降来寻找参数，那么使用梯度检测会100%地消除梯度下降过程中产生的bug。 一个例子：假设有一个代价函数J(Θ) 在横轴上取一点θ(θ∈R)，则这一点的导数对应于图像上在该点的切线斜率????。 计算该点切线的斜率，可以做一个近似，即： 在θ附近分别取点 θ+ε 和 θ-ε（易知ε为很小的值），两点在曲线上表现为 (θ+ε,J(θ+ε))和(θ-ε,J(θ-ε))，两点的割线斜率即可近似为θ点在曲线上的切
梯度检验！
weixin_30684743的博客
08-31 239
梯度检验是在编写机器学习算法时必备的技术，可以检验所编写的cost函数是否正确 cost函数的主要功能是：计算代价函数、计算代价函数对参数的梯度 实际程序中，梯度检验要配合cost函数一起使用，可以将该部分单独放在一个测试函数checkCost() 中 ① 给定一组样本及参数初始值 ② 利用cost函数计算grad ③ 利用computeNumericalGra...
深度学习笔记（十）—— 梯度检验[Gradient Checks]
zeeq的博客
03-11 3491
1. Use the centered formula   在计算梯度的时候，使用第二个式子的计算结果会比第一个式子好。 2. Use relative error for the comparison   在计算梯度误差时，应计算相对误差。   在实践中： 相对误差>1e-2 通常意味着年计算的梯度可能是错误的 1e-2>相对误差>1e-4 的结果不是很理想 相对误差<1e-4 在有kinks（第5点会讲到kinks是指什么）时这个结果通常是可以的。但如果没有kinks（例
JMeter梯度测试、阶段性测试（每隔几秒增加几个线程直到一个数字停止增加）
小鱼儿的博客
08-05 748
1、下载JMeter插件 百度网盘地址：https://pan.baidu.com/s/12vR162bWvbb2YvAPlX2fUg 提取码：fw85 2、 将插件放到ext目录 将JMeterPlugins-Standard.jar放到E:\EDish2\soft\apache-jmeter-5.3\apache-jmeter-5.3\lib\ext目录下 如果盘符不同，请自定义3 、重启JMeter 4 、在测试计划中添加，如下图 5 、之后是这样的 6 、参数解释 This gr..
声阻抗梯度材料的制备与性能测试
02-02
本研究为声阻抗梯度材料的制备与性能测试提供了新的研究方向，对于提高超声检测探头的性能具有重要的指导意义。随着超声检测技术在各个领域的广泛应用，对其探头性能的要求也越来越高，声阻抗梯度材料作为超声检测...
机器学习中的数学-微积分和梯度
qq_14815661的博客
06-17 928
机器学习中的数学主要涉及以下几类，本文会依次更新对数学的理解。 微积分、梯度和Jensen不等式 Taylor展开及其应用 常见概率分布和推导 指数族分布 共轭分布 统计量 距估计与最大似然估计 区间估计 Jacobi矩阵 解密矩阵乘法 矩阵分解RQ和SVD 对称矩阵 凸优化 本节主要内容： 1.常数e的计算过程 2.常见函数的导数 3.分部积分法及其应用 4.梯度 - 上升/下降最快方向 5...
对简单梯度下降方法的分析总结，有关步长，梯度精度和迭代次数
_int_me的博客
04-06 5042
总结梯度下降方法中步长，梯度精度和迭代次数对结果的影响
性能测试 持续压测时间的作用_电商性能测试实战 |完成梯度递增场景的压测(下）
weixin_39687542的博客
11-22 258
电商性能测试实战 | JMeter 插件 Ultimate Thread Group 完成梯度递增场景的压测(下篇)本文为霍格沃兹测试学院优秀学员课程学习系列笔记，希望大家能从中学到想了解的知识。前面几篇文章已经介绍完一个电商从注册登录到购物下单的典型场景的 Jmeter压测脚本，具体可参考前期文章：基于电商模式的性能测试(五)-基于Jmeter完成一次日常典型电商场景的压测(下单-支付)。2、实...
软件测试十准则
Smilings -- Enjoying testing
04-05 2140
翻译原文：http://www.sqatester.com/bugsfixes/10testingrules.htm1、尽早测试，经常测试。2、整合应用软件开发与测试生命周期使之成一个整体，你将会获得更好的结果，也不必头疼软件开发与软件测试之间的协调。3、形成统一的测试方法，你将使用统一的测试方法进行测试并获得一致的结果。4、编写全面易理解的测试计划，它是测试方法的基础。5、使用静态测试与动态
深度学习中的梯度检测：如何评估模型性能
AI天才研究院
01-07 1046
1.背景介绍 深度学习是当今最热门的人工智能领域之一，它已经取得了显著的成果，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。深度学习的核心是神经网络，神经网络由多个节点组成，这些节点被称为神经元或神经层。神经网络通过训练来学习，训练的目标是最小化损失函数。在训练过程中，梯度下降法是一种常用的优化方法，它通过计算梯度来调整网络参数，以最小化损失函数。 然而，梯度下降法并非无懈可击，它在某些情况下可能会遇...
性能测试基础和尖峰测试+梯度压测
小轩的名古屋
10-25 2412
性能测试基础，前提指标和如何分析性能测试结果
【Jmeter基础篇】06：HTTP信息头管理器的使用 | 梯度加压性能测试
自动化测试技术栈
11-21 3583
其实就是请求头，它会随着我们的HTTP请求一起发送到服务器。
梯度检测笔记
qq_44389898的博客
06-28 446
文章目录梯度检测概论1 基础原理1.1 拉格朗日中值定理1.2 验证公式2 梯度检验的实现3 注意事项 梯度检测 概论 在进行BP算法进行训练时，但是在训练时是否出现错误我们也不清楚，训练一旦开始，我们就只能观测到输出信息，如何检测反向传播算法是否正确工作呢? 梯度检验来了，它通过拉格朗日定理检测偏导值与实际的偏导函数之间的误差大小来判断是否出现了错误。 还有一点，在现有的训练框架中，这些细节都被封装起来了，但是作为学习，还是有必要搞清楚的其原理实现的。 1 基础原理 1.1 拉格朗日中值定理 f(θ+ε)
机器学习笔记——梯度检测方法概念和原理
weixin_30713953的博客
05-09 756
本文为博主原创文章，未经授权禁止转载。 我再csdn也同步发布了本文，欢迎大家访问 https://blog.youkuaiyun.com/umbrellalalalala/article/details/80249485 什么是梯度检测 概述 实现神经网络的反向传播算法含有许多细节，在编程实现中很容易出现一些 微妙的bug，但往往这些bug并不会影响你的程序运行，而且你的损失函数看样子也在不断变小。但最终...
2.1.5 梯度检验
Einstellung的博客
04-21 5092
梯度的数值逼近当实施反向传播的时候，有一个测试叫做梯度检验，它的作用是保证反向传播可以正确实施。在写好反向传播公式的时候，你没有办法保证执行反向传播的所有细节全部都是正确的。为了实现逐步梯度检验，我们先来说一下如何对梯度做数值逼近。如图所示，我们只需记住，双边检测误差更低，精度更高。那么为什么是平方误差关系呢，这里用到了泰勒展开式，做差所得，我们先来复习一下泰勒展开式的知识然后这个公式的推导过程如下
什么是梯度？
mark_to_win的专栏
09-07 1402
在单变量的函数中，梯度可简单理解为只是导数。函数f的梯度方向是函数f的值增长最快的方向,最陡的方向，换句话说，在一个场中，函数在某一点处的梯度即为此点方向导数最大值。 更多请见：https://blog.youkuaiyun.com/qq_44639795/article/details/100592901 ...
机器学习算法的调试 —— 梯度检验（Gradient Checking）
热门推荐
04-29 1万+
反向传播算法很难调试得到正确结果，尤其是当实现程序存在很多难于发现的bug 时。举例来说，索引的缺位错误（off-by-one error）会导致只有部分层的权重得到训练（for(i=1; i<=m; ++i) 被漏写为 for(i=1; i<m; ++i)），再比如忘记计算偏置项。这些错误会使你得到一个看似十分合理的结果（但实际上比正确代码的结果要差）。因此，仅从计算结果上来看，我们很难发现代码中
jemeter梯度测试
最新发布
03-11
### JMeter梯度性能测试概述 JMeter是一款强大的开源负载测试工具，能够模拟大量用户并发访问服务器来评估应用性能。为了更精确地控制测试过程中的负载变化情况，在实际项目中经常采用梯度加压的方式来进行性能测试[^1]。 ### 下载所需插件 对于想要实施梯度测试的场景来说，安装额外的功能扩展是非常必要的。具体而言： - **JMeterPlugins-Standard.jar** 是实现梯度测试不可或缺的一部分，该jar包提供了多种实用组件支持不同类型的测试需求。可以从官方网站获取最新版本并按照指引完成部署工作[^3]。 - 另外还需要准备 `jmeter-plugins-manager` 工具以便于后续管理其他可能需要用到的各种附加模块。通过官方文档可以了解到详细的安装备忘录以及操作指南[^2]。 ### 实施梯度加载策略 当一切准备工作就绪之后，则可以根据业务特点设计具体的执行方案。以下是几种常见的做法： #### 方法一：逐步递增线程数 这是一种较为简单的模式，即设定初始数量的基础之上定期定量增长直至达到预设上限值为止。例如设置每经过一定时间间隔（比如一秒），新增固定数目（如五个）虚拟访客参与请求发送活动[^4]。 ```java // 设置线程组属性 ThreadGroup threadGroup = new ThreadGroup(); threadGroup.setNumThreads(0); // 初始线程数为零 threadGroup.setRampUp(1); // 每隔多少秒启动下一个线程，默认单位是秒 ``` #### 方法二：利用阶梯函数调整并发量 此方式允许更加灵活地定义随时间推移而改变的压力曲线形态。借助图形界面或者脚本编程手段指定一系列离散时刻点及其对应的目标活跃连接总数目形成分段常数值序列，从而构建出具有明显起伏特征的变化趋势图谱。 ```bash # 命令行参数配置样例 -D concurrency=5 -D rampup=60s -D holdfor=30m \ -D steps="step1:10,step2:20,finalStep:30" ``` #### 方法三：动态调节资源消耗速率 除了单纯关注在线人数指标之外，还可以考虑引入更多维度因素共同作用影响整体负荷水平。比如依据响应延迟状况实时反馈调整事务提交频率；又或者是根据不同优先级权重分配CPU/GPU计算能力给各个子任务处理单元等等。 ### 结果分析与优化建议 完成一轮完整的梯度测试流程后，应当仔细审查收集到的各项统计数据报告图表资料，从中挖掘潜在瓶颈所在位置，并据此提出针对性改进措施以提升系统稳定性和承载力表现。同时也要注意总结经验教训积累最佳实践案例供日后参考借鉴使用。
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