吴恩达深度学习2-Week1课后作业3-梯度检测

一、deeplearning-assignment 神经网络的反向传播很复杂，在某些时候需要对反向传播算法进行验证，以证明确实有效，这时我们引入了“梯度检测”。 反向传播需要计算梯度 , 其中θ表示模型的参数。J是使用前向传播和损失函数计算的。因为前向传播实现相对简单, 所以确信J的计算正确。现在让我们回头来看一下导数（或者梯度）的定义： 考虑一维线性函数 J(θ)=θx，该模型只包含一个实值参数

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