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梯度的数值逼近是一种用于验证梯度计算正确性的方法#xff0c;它通过近似计算梯度来与解析计算的梯度进行比较。虽然数值逼近在实际训练中不常用#xff0c;但它可以用来检查手动或自动求导的实现是否正确。
代码实现
import numpy as np# 定义函数 f(x) x^2
def f…概念
梯度的数值逼近是一种用于验证梯度计算正确性的方法它通过近似计算梯度来与解析计算的梯度进行比较。虽然数值逼近在实际训练中不常用但它可以用来检查手动或自动求导的实现是否正确。
代码实现
import numpy as np# 定义函数 f(x) x^2
def function(x):return x**2# 计算梯度的数值逼近
def numerical_gradient(f, x):h 1e-5grad np.zeros_like(x)for i in range(x.shape[0]):tmp_val x[i]# f(x h)x[i] tmp_val hfxh1 f(x)# f(x - h)x[i] tmp_val - hfxh2 f(x)grad[i] (fxh1 - fxh2) / (2 * h)x[i] tmp_valreturn grad# 计算 x 3 处的梯度
x np.array([3.0, 4.0])
gradient numerical_gradient(function, x)
print(Numerical Gradient:, gradient)
