在梯度检查中，我们是否将epsilon (一个很小的值)加/减到theta和常量参数b？

在梯度检查中，我们通常不会将epsilon加/减到theta和常量参数b上。

梯度检查是一种用于验证反向传播算法实现是否正确的方法。它通过比较数值梯度和解析梯度的差异来判断反向传播算法的正确性。在梯度检查中，我们会对每个参数进行微小的扰动，然后计算损失函数对该参数的数值梯度。最后，我们将数值梯度与解析梯度进行比较，如果它们之间的差异很小，则说明反向传播算法实现正确。

在计算数值梯度时，我们通常会使用一个很小的值epsilon来进行扰动。这个epsilon通常取非常小的值，比如1e-7。我们会将epsilon加/减到参数的值上，然后重新计算损失函数，得到扰动后的损失值。通过计算损失值的差异，我们可以得到数值梯度的近似值。

然而，在梯度检查中，我们只对可训练参数进行扰动，而不会对常量参数进行扰动。常量参数通常是指在模型中固定不变的参数，如偏置项b。由于常量参数不参与梯度计算，对其进行扰动并不会对梯度检查的结果产生影响。因此，在梯度检查中，我们不会将epsilon加/减到theta和常量参数b上。

总结起来，梯度检查中只对可训练参数进行扰动，而不会对常量参数进行扰动。这样可以确保梯度检查的准确性和有效性。

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