在實施 backprop 時，有乙個測試叫做梯度檢驗，它的作用是確保 backprop 正確實施。因為有時候，你雖然寫下了這些方程式，卻不能 100%確定執行 backprop 的所有細節都是正確的。為了逐漸實現梯度檢驗，先要了解如何計算梯度的數值逼近。
函式f，標記為$f(\theta )$，$f(\theta ) = $。
單邊公差：
$\frac}$。單邊公差的逼近誤差：$o(\varepsilon )$
雙邊公差：
$\frac}}$，它的期望值接近$g(\theta )$ 。使用雙邊誤差的方法更逼近導數 ，在梯度檢驗和反向傳播中使用該方法時，最終，它與執行兩次單邊公差的速度一樣，實際上，我認為這種方法還是非常值得使用的，因為它的結果更準確。
雙邊公差的逼近誤差：$o()$
090001 梯度下降
本講ng大牛講解了梯度下降 gradient descent 方法 首先以波特蘭奧勒岡的房屋面積和售價關係為例，講解了監督學習的一般模式，通過乙個訓練集，利用學習演算法，得到乙個假設 歷史原因造成的叫法，就是乙個 模型 當輸入值x進入，通過假設，得到乙個 值y，如圖所示 當只有乙個變數即面積時，其關...
二 梯度下降
第二講正式開始介紹機器學習中的監督學習，首先宣告了以下約定 對於m組訓練樣本，x表示其輸入 input feature y表示其輸出 target variable m是乙個正整數 表示個數的嘛 x和y可是是向量也可以是標量，不過入門而言一般y為標量，x i y i 表示訓練樣本，表示訓練集 我們的...
21 梯度運算
一張分別做膨脹與腐蝕操作，最後用膨脹後的減去腐蝕的，得到的新便是該的梯度運算。即 梯度運算 img 膨脹 img 腐蝕 img 通過梯度運算可以得到前景物體的輪廓。dst cv2.morphologyex src,cv2.morph gradient,kernel src 需要處理的影象 cv2.m...