CS229 6.3 Neurons Networks Gradient Checking

CS229 6.3 Neurons Networks Gradient Checking

BP算法很难调试，一般情况下会隐隐存在一些小问题，比如（off-by-one error），即只有部分层的权重得到训练，或者忘记计算bais unit，这虽然会得到一个正确的结果，但效果差于准确BP得到的结果。

有了cost function，目标是求出一组参数W，b，这里以 $extstyle heta$ 表示，cost function 暂且记做 $extstyle J( heta)$ 。假设 $extstyle J : Re mapsto Re$ ，则 $extstyle heta in Re$ ，即一维情况下的Gradient Descent:

$egin{align} heta := heta - alpha frac{d}{d heta}J( heta). end{align}$

根据6.2中对单个参数单个样本的求导公式：

$egin{align} frac{partial}{partial W_{ij}^{(l)}} J(W,b; x, y) &= a^{(l)}_j delta_i^{(l+1)} \ frac{partial}{partial b_{i}^{(l)}} J(W,b; x, y) &= delta_i^{(l+1)}. end{align}$

可以得到每个参数的偏导数，对所有样本累计求和，可以得到所有训练数据对参数 $extstyle heta$ 的偏导数记做 $extstyle g( heta)$ ， $extstyle g( heta)$ 是靠BP算法求得的，为了验证其正确性，看下图回忆导数公式：

可见有： $egin{align} frac{d}{d heta}J( heta) = lim_{epsilon ightarrow 0} frac{J( heta+ epsilon) - J( heta-epsilon)}{2 epsilon}. end{align}$ 那么对于任意 $extstyle heta$ 值，我们都可以对等式左边的导数用：

$egin{align} frac{J( heta+{ m EPSILON}) - J( heta-{ m EPSILON})}{2 imes { m EPSILON}} end{align}$ 来近似。

给定一个被认为能计算 $extstyle frac{d}{d heta}J( heta)$ 的函数 $extstyle g( heta)$ ，可以用下面的数值检验公式

$egin{align} g( heta) approx frac{J( heta+{ m EPSILON}) - J( heta-{ m EPSILON})}{2 imes { m EPSILON}}. end{align}$

应用时，通常把 $extstyle EPSILON$ 设置为一个很小的常量，比如在 $extstyle 10^{-4}$ 数量级，最好不要太小了，会造成数值的舍入误差。上式两端值的接近程度取决于 $extstyle J$ 的具体形式。假定 $extstyle { m EPSILON} = 10^{-4}$ 的情况下，上式左右两端至少有4位有效数字是一样的（通常会更多）。

当 $extstyle heta in Re^n$ 是一个n维向量而不是实数时，且 $extstyle J: Re^n mapsto Re$ ，在 Neorons Network 中，J（W，b）可以想象为 W，b 组合扩展而成的一个长向量 $extstyle heta$ ，现在又一个计算 $extstyle frac{partial}{partial heta_i} J( heta)$ 的函数 $extstyle g_i( heta)$ ，如何检验 $extstyle g_i( heta)$ 能否输出到正确结果呢，用 $extstyle frac{partial}{partial heta_i} J( heta)$ 的取值来检验，对于向量的偏导数：

根据上图，对 $extstyle heta$ _i求导时，只需要在向量的第i维上进行加减操作，然后求值即可，定义 $extstyle heta^{(i+)} = heta + { m EPSILON} imes vec{e}_i$ ，其中

$egin{align} vec{e}_i = egin{bmatrix}0 \ 0 \ vdots \ 1 \ vdots \ 0end{bmatrix} end{align}$

$extstyle heta^{(i+)}$ 和 $extstyle heta$ 几乎相同，除了第 $extstyle i$ 行元素增加了 $extstyle EPSILON$ ，类似地， $extstyle heta^{(i-)} = heta - { m EPSILON} imes vec{e}_i$ 得到的第 $extstyle i$ 行减小了 $extstyle EPSILON$ ，然后求导并与 $extstyle g_i( heta)$ 比较：

$egin{align} g_i( heta) approx frac{J( heta^{(i+)}) - J( heta^{(i-)})}{2 imes { m EPSILON}}. end{align}$

中的参数对应的是参数向量中一个分量的细微变化，损失函数J 在不同情况下会有不同的值（比如三层NN 或者三层autoencoder（需加上稀疏项）），上式中左边为BP算法的结果，右边为真正的梯度，只要两者很接近，说明BP算法是在正确工作，对于梯度下降中的参数是按照如下方式进行更新的：

$egin{align} W^{(l)} &= W^{(l)} - alpha left[ left(frac{1}{m} Delta W^{(l)} ight) + lambda W^{(l)} ight] \ b^{(l)} &= b^{(l)} - alpha left[frac{1}{m} Delta b^{(l)} ight] end{align}$

即有 $extstyle g_i( heta)$ 分别为：

$egin{align} abla_{W^{(l)}} J(W,b) &= left( frac{1}{m} Delta W^{(l)} ight) + lambda W^{(l)} \ abla_{b^{(l)}} J(W,b) &= frac{1}{m} Delta b^{(l)}. end{align}$

最后只需总体损失函数J(W，b)的偏导数与上述 $extstyle g_i( heta)$ 的值比较即可。

除了梯度下降外，其他的常见的优化算法：1) 自适应 $extstyle alpha$ 的步长，2) BFGS L-BFGS，3) SGD，4) 共轭梯度算法，以后涉及到再看。
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