梯度检验与高级优化

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众所周知,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,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,但从计算结果上来看,我们很难发现代码中有什么东西遗漏了。本节中,我们将介绍一种对求导结果进行数值检验的方法,该方法可以验证求导代码是否正确。另外,使用本节所述求导检验方法,可以帮助你提升写正确代码的信心。
众所周知,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,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,但从计算结果上来看,我们很难发现代码中有什么东西遗漏了。本节中,我们将介绍一种对求导结果进行数值检验的方法,该方法可以验证求导代码是否正确。另外,使用本节所述求导检验方法,可以帮助你提升写正确代码的信心。
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缺位错误(Off-by-one error)举例说明:比如for 循环中循环m次,正确应该是for (i=1; i<=m; i++),但有时程序员疏忽,会写成for (i=1; i<m; i++),这就是缺位错误。
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缺位错误(Off-by-one error)举例说明:比如 <math>\textstyle for </math>循环中循环 <math>\textstyle m</math>次,正确应该是 <math>\textstyle for (i=1; i<=m; i++)</math>,但有时程序员疏忽,会写成 <math>\textstyle for (i=1; i<m; i++)</math>,这就是缺位错误。

Revision as of 14:01, 18 March 2013

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