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深度学习 Deep Learning UFLDL 最新Tutorial 学习笔记 4：Debugging: Gradient Checking

2024-08-03 08:30:35   235人阅读

1 Gradient Checking 说明

前面我们已经实现了Linear Regression和Logistic Regression，关键在于代价函数Cost Function和其梯度Gradient的计算。
在Gradient的计算中，我们一般采用推导出来的计算公式来进行计算。

但是我们看到，推导出来的公式是复杂的，特别到后面的神经网络，更加复杂。这就产生了一个问题，我们如何判断我们编写的程序就是计算出正确的Gradient呢？

解决办法就是通过数值计算的方法来估算Gradient然后与用公式计算出来的数据做对比，如果差距很小，那么就说明我们的计算是对的。

那么采用什么数值计算方法呢？
其实就是基于最基本的求导公式：

ddθJ(θ)=lim?→0J(θ+?)?J(θ??)2?.

我们取epsilon一个很小的值，那么得到的数据就是导数的近似。

因此
g(θ)≈J(θ+EPSILON)?J(θ?EPSILON)2×EPSILON.

2 代码实现

这里我们不需要自己Code，官方已经给出了代码，我们只需要分析一下：
这个代码用来计算gradient平均误差
% 说明：grad_check 参数
% fun为函数
% num_checks 检查次数
% varagin为参数列 var1,var2,var3...这个varagin必须放在function最后一个项
function average_error = grad_check(fun, theta0, num_checks, varargin)

  delta=1e-3; 
  sum_error=0;

  fprintf(‘ Iter       i             err‘);
  fprintf(‘           g_est               g               f\n‘)

  for i=1:num_checks
    T = theta0;
    j = randsample(numel(T),1);
    T0=T; T0(j) = T0(j)-delta;
    T1=T; T1(j) = T1(j)+delta;

    [f,g] = fun(T, varargin{:}); %由于fun是linear_regression或logistic_regression
    f0 = fun(T0, varargin{:});   %所以这里的varagin{:}参数为train.X,train.y 
    f1 = fun(T1, varargin{:});

    g_est = (f1-f0) / (2*delta);
    error = abs(g(j) - g_est);

    fprintf(‘% 5d  % 6d % 15g % 15f % 15f % 15f\n‘, ...
            i,j,error,g(j),g_est,f);

    sum_error = sum_error + error;
  end

  average_error =sum_error/num_checks;

那么在使用中，比如在ex1a_linreg.m中，可以这样使用：
% Gradient Check
average_error = grad_check(@linear_regression_vec,theta,50,train.X,train.y);
fprintf(‘Average error :%f\n‘,average_error);

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