我正在学习http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html。
它说交叉熵成本函数可以加速网络，因为δ'（z）在最后一层被取消。
最后一层L的偏导数：
∂（C）/∂（w）= a L-1 （a L -y）。
没有δ'（z）。
但是我想知道交叉熵是否会加速隐藏层，所以我计算了L-1层的偏导数：
∂（C）/∂（w）
=（a L -y）* w L * a L-1 （1-a L-1 < / sup>）* a L-2
=（a L -y）* w L *δ'（z L-1 ）* a L- 2
似乎它没有加速L-1层，因为δ'（x）仍然存在。我可以接近零使偏导数接近于零，并使学习缓慢。
有人能告诉我错误的观点吗？感谢。