重みの更新、画像識別

現在、2層のニューラルネットワークを用いて画像識別のモデルを作成しています。
作成したモデルを実行すると、重みの更新が終わらず、ずっと続いてしまいます。2層という簡単なモデルなので計算時間はそこまでかからないと思うのですが、、、、、、。

重みを更新するコードは以下です。

python
1
2def numerical_gradient(f, W):
3    """
4    全ての次元について、個々の次元だけの微分を求める
5    f : 関数
6    W : 偏微分を求めたい場所の座標。多次元配列
7    """
8    h = 1e-4 # 0.0001
9    grad = np.zeros_like(W)
10    it = np.nditer(W, flags=['multi_index'])
11    
12    while not it.finished:
13        idx = it.multi_index
14        tmp_val = W[idx]
15        
16        W[idx] = tmp_val + h
17        fxh1 = f(W)
18        
19        W[idx] = tmp_val - h 
20        fxh2 = f(W)
21        grad[idx] = (fxh1 - fxh2) / (2*h)
22        
23        W[idx] = tmp_val # 値を元に戻す
24        # 次のindexへ進める
25        it.iternext() 
26        
27    return grad