【深度学习_2.1.3】神经网络之梯度检验

梯度检验用于检验后向传播正常工作 一维数组模型梯度检验 前向传播，计算损失函数： J = theta * x 后向传播： dtheta = x 梯度检验： 首先计算gradapprox：     thetaplus = theta + epsilon                                    thetaminus = theta - epsilon           

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