Gradient Checking Giúp Kiểm Tra Tính Đúng Sai Của Backprop Bằng Cách So Sánh Với Loại Gradient Nào?

Mở đầu

Khi bắt đầu học Machine Learning hoặc Deep Learning, nhiều người gặp tình huống: mô hình đã lập trình xong, loss vẫn tăng hoặc không thay đổi. Lúc này câu hỏi thường xuất hiện là: “Không biết mình sai ở đâu – thuật toán hay gradient?”. Đây là lý do Gradient Checking thường được nhắc đến trong giai đoạn làm quen với tối ưu hóa mô hình.

Gradient Checking là gì?

Gradient Checking là phương pháp đối chiếu gradient tính bằng đạo hàm số với gradient tính bằng Backpropagation.
Gradient theo đạo hàm số được tính bằng cách xấp xỉ sự thay đổi của hàm mất mát khi thay đổi rất nhỏ ở từng tham số (thường dùng xấp xỉ sai phân trung tâm).

Gradient từ Backpropagation là gradient giải tích – tức kết quả dựa trên công thức đạo hàm và chuỗi tính toán trong mạng.

Khi hai loại gradient đồng nhất, ta có cơ sở tin rằng phần backprop được cài đặt đúng.

Vậy Gradient Checking so sánh Gradient Backprop với loại gradient nào?
→ Gradient Checking so sánh với gradient xấp xỉ bằng phương pháp sai phân số.

Ví dụ thực tế

Giả sử bạn làm một mô hình phân loại đơn giản chỉ gồm vài layer. Nếu lỡ tính nhầm đạo hàm Relu hay Softmax, tham số cập nhật sai và loss không giảm. Dùng Gradient Checking trên từng tham số sẽ cho thấy tham số nào có gradient lệch nhiều so với giá trị xấp xỉ, giúp nhanh chóng thu hẹp phạm vi lỗi.

Góc nhìn khi làm dự án AI/ML

Với các dự án thực tế, việc tự viết backprop không còn phổ biến do các thư viện như PyTorch đã tự động hoá phần này. Tuy vậy, Gradient Checking vẫn quan trọng trong giai đoạn thử nghiệm các kiến trúc tự thiết kế hoặc khi xây dựng layer mới. Nhiều đội kỹ thuật vẫn áp dụng kiểm tra này như một bước unit test cho thành phần tính toán gradient.

Liên hệ kiến thức nền tảng

Các nguyên tắc của Gradient Checking thường xuất hiện trong nhóm kiến thức về tối ưu hoá thuộc Pre-Deep Learning (Module 5), nơi người học làm quen với loss, gradient và cách mô hình học. Backprop xuất hiện sâu hơn trong phần Deep Learning (Module 7). Hiểu rõ hai nhóm kiến thức này giúp bạn tự tin phân tích các hành vi bất thường khi mô hình không hội tụ.

Lời khuyên cho người bắt đầu

Bạn có thể thử thực hiện Gradient Checking trên một mô hình nhỏ gồm vài tham số để cảm nhận trực tiếp sự khác biệt giữa gradient số và gradient từ backprop.

Hỏi đáp nhanh về Gradient Checking

1. Gradient Checking dùng gradient số đúng không?
Có.

2. Có cần dùng Gradient Checking trong mô hình lớn không?
Không bắt buộc vì chi phí tính toán cao.

3. Backprop sai có phát hiện được bằng Gradient Checking không?
Có, vì hai loại gradient sẽ lệch rõ rệt.

4. Gradient Checking có thay Backprop được không?
Không, vì nó chỉ dùng để kiểm tra.

FAQ về AIO

Q1. Con số 0 thì học nổi không?
Ans: Chỉ cần bạn có thời gian học. Điều quan trọng nhất không phải giỏi hay không, mà là có học đều mỗi ngày. Kiến thức – tài liệu – môi trường đã có team lo. Nếu bạn không có thời gian thì nên cân nhắc.

Q2. Ai dạy AIO?
Ans: Đội admin dạy toàn bộ. Admin trực tiếp hướng dẫn và hỗ trợ mọi câu hỏi của bạn trong suốt quá trình học.

Q3. Admin có “xịn” không?
Ans: Admin đều là người làm nghề thật, mỗi người một cách dạy. Quan trọng là bạn cảm thấy hợp cách truyền đạt. Admin không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức.

Q4. AIO có gì khác những nơi khác?
Ans: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng, được cải tiến qua từng khóa. Tinh thần của AIO: Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn. Nếu hợp tinh thần đó, bạn sẽ thấy phù hợp.