理论结合实际：如何调试神经网络并检查梯度（三）
实施梯度检查记住我们写的J是θ的函数，即完成此操作后，让我们针对任何某个θ(可能为θ₅)进行处理。因此，我们现在要做的是精确地计算θ的近似导数，即函数J的偏导数。还要注意，我们将为此使用前面讨论过的两侧导数。为了以数学方式表示这一点，现在，通过前面关于双向导数的讨论，我们也可以说这大约是J相对于θ₅的偏导数，或者这清楚地告诉我们，我们现在不仅可以对θ₅，而且可以对所有i重复相同的过程，其中i∈（....
理论结合实际：如何调试神经网络并检查梯度（二）
双向导数因此，如果您了解一些相关知识，则可以轻松推断出其中g（θ）指梯度。现在，通过插入刚刚讨论的示例的值，来检查上面编写的方程式的正确性。所以，我会得到以下的东西。现在让我们计算它的实际导数。据我所知，f（θ）=θ³，通过简单的导数g（θ）= 3⋅θ²，而我们得到g（θ）=3。我们做了一个很好的近似，近似误差仅为0.0001。现在让我们看看如果使用传统方法会得到什么。如果用单边来计算，最终将得....
理论结合实际：如何调试神经网络并检查梯度（一）
当我们实现神经网络时，反向传播的过程中更容易出错。因此，如果我们能够实现一些使我们能够轻松调试神经网络的工具，那将是多么酷。在这里，我们将看到“梯度检查”的方法。简而言之，该方法使用数值方法近似梯度。如果实际的梯度接近计算得出的梯度，则可以正确实施反向传播。还有很多其他方法，让我们一起看看。有时，可以看到网络在几个epoch内陷入僵局，然后继续快速收敛。我们还将看到如何解决这个问题。让我们开始吧....
深度学习笔记总结(2) 改善深层神经网络:超参数调试、 正则化以及优化
1 第一周 深度学习的实用层面1.1 训练集、验证集、测试集训练集用来训练模型内参数的数据集验证集用于在训练过程中检验模型的状态、收敛情况。验证集通常用于调整超参数，根据几组模型验证集上的表现决定哪组超参数拥有最好的性能。同时也可以用评价指标评估模型、比如准确率、召回率、平均误差。测试集用于评估模型的泛化能力在机器学习中，我们通常将样本分成训练集，验证集和测试集三部分，数据 集规模相对较小，适用....
调试神经网络让人抓狂？这有16条锦囊妙计送给你
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 这一篇的作者还是Andrey Nikishaev，一位创业者兼开发者。量子位前两天搬运了他的另外一篇《机器学习工程师自学指南》。 即便对于行家来说，调试神经网络也是一项艰巨的任务。数百万个参数挤在一起，一个微小的变化就能毁掉所有辛勤工作的成果。然而不进行调试以及可视化，一切就只能靠运气，最后可能浪费掉大把的青春岁月。 怎么办？这里是我总结的一些方法...
DeepLearning.ai学习笔记（二）改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化--Week2优化算法
1. Mini-batch梯度下降法 介绍 假设我们的数据量非常多，达到了500万以上，那么此时如果按照传统的梯度下降算法，那么训练模型所花费的时间将非常巨大，所以我们对数据做如下处理： 如图所示，我们以1000为单位，将数据进行划分，令\(x^{\{1\}}=\{x^{(1)},x^{(2)}……x^{(5000)}\}\), 一般地用\(x^{\{t\}},y^{\{t\}}\)来表示划分.....
如何调试神经网络（深度神经网络）？
神经网络的调试基本上难于绝大多数的程序，因为大部分的神经网络的错误不会以类型错误或运行时错误显现，他们只是使得网络难以收敛。 如果你是一个新人，这可能会让你非常沮丧。一个有经验的网络训练者可以系统的克服这些困难，尽管存在着大量似是而非的错误信息，比如： 你的网络训练的不太好。 对缺少经验的人来说，这个信息令人却步；但对有经验的人来说，这是一个非常好的错误消息。它意味着样板代码已经偏移了正确道路.....
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