迈克尔·尼尔森（Michael Neilsen）的书中的成本函数选择：神经网络和深度学习

Question

  

在这里， w 表示网络中所有权重的集合， b 全部   偏差， n 是训练输入的总数， a 是向量   输入 x 时网络输出的总和，总和   训练输入 x 。当然，输出aa取决于 x ， w 和 b ，   但是为了简化表示法，我没有明确指出   依赖。

摘自Michael Neilsen的神经网络和深度学习

有人知道他为什么将总和除以2吗？我以为他要通过除以 n 来找到平均值；相反，他除以 2n 。

Answer 1

这样做是为了在计算 C（w，b）的偏导数时，它将抵消由二次项的导数产生的2。

您是正确的，通常我们将其除以 n ，但这是为了便于计算而完成的。