ufldl学习笔记与编程作业：Debugging: Gradient Checking（梯度检测）

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ufldl学习笔记与编程作业：Debugging: Gradient Checking（梯度检测）

ufldl出了新教程，感觉比之前的好，从基础讲起，系统清晰，又有编程实践。

在deep learning高质量群里面听一些前辈说，不必深究其他机器学习的算法，可以直接来学dl。

于是最近就开始搞这个了，教程加上matlab编程，就是完美啊。

新教程的地址是：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/

本节学习链接：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/DebuggingGradientChecking/

所谓梯度，可以理解为高中所学的导数，斜率。

检测就是利用极限的思想，取无穷短的距离，来算两点的斜率。

当然无穷短是理想，一般取10?4

这节的编程作业是检测之前的线性回归和逻辑回归的梯度。

我直接用了提供的ex1/grad_check.m

来检测。

%
%This exercise uses a data from the UCI repository:
% Bache, K. & Lichman, M. (2013). UCI Machine Learning Repository
% http://archive.ics.uci.edu/ml
% Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science.
%
%Data created by:
% Harrison, D. and Rubinfeld, D.L.
% ''Hedonic prices and the demand for clean air''
% J. Environ. Economics & Management, vol.5, 81-102, 1978.
%
addpath "../common"
addpath "../common/minFunc_2012/minFunc"
addpath "../common/minFunc_2012/minFunc/compiled"

% Load housing data from file.
data = load('housing.data');
data=data'; % put examples in columns 坑爹啊，这里转置了，看了半天

% Include a row of 1s as an additional intercept feature.
data = [ ones(1,size(data,2)); data ];

% Shuffle examples.
data = data(:, randperm(size(data,2)));

% Split into train and test sets
% The last row of 'data' is the median home price.
train.X = data(1:end-1,1:400);
train.y = data(end,1:400);

test.X = data(1:end-1,401:end);
test.y = data(end,401:end);

m=size(train.X,2);
n=size(train.X,1);

% Initialize the coefficient vector theta to random values.
theta = rand(n,1);

% Run the minFunc optimizer with linear_regression.m as the objective.
%
% TODO:  Implement the linear regression objective and gradient computations
% in linear_regression.m
%
tic;

%options = struct('MaxIter', 200);
%theta = minFunc(@linear_regression, theta, options, train.X, train.y);
%fprintf('Optimization took %f seconds.\n', toc);

grad_check(@linear_regression, theta, 200, train.X, train.y);

第三列是梯度误差，第四列是linear_regression函数求的梯度，第五列是估算的梯度。

看起来，梯度误差挺大的。但是不影响梯度的数量级别。

还有，我用的是Octave，貌似没有randsample函数。貌似有人说只有旧版的matlab才有这函数，何况我这个连matlab都不是。

幸好这里可以用randperm来代替。

grad_check.m代码修改如下：

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);
    j = randperm(numel(T),1);
    T0=T; T0(j) = T0(j)-delta;
    T1=T; T1(j) = T1(j)+delta;

    [f,g] = fun(T, varargin{:});
    f0 = fun(T0, varargin{:});
    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=sum_error/num_checks;

本文作者：linger

本文链接：http://blog.csdn.net/lingerlanlan/article/details/38390955

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