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出处：第一门课 神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning) -第二周：神经网络的编程基础(Basics ofNeural Network programming) -2.12 向量化的更多例子（More Examples of Vectorization） 第54页 page 54
我的看法：dz = a - y，而不是 dz = a(1-a） 此处我的理解是，应该时Loss函数对z求导，才可以梯度下降 但给的图是激活函数sigmoid对z求导的结果 a(1-a)
如图：
出处：第一门课 神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning) -第二周：神经网络的编程基础(Basics ofNeural Network programming) -2.12 向量化的更多例子（More Examples of Vectorization） 第54页 page 54
我的看法：dz = a - y，而不是 dz = a(1-a） 此处我的理解是，应该时Loss函数对z求导，才可以梯度下降 但给的图是激活函数sigmoid对z求导的结果 a(1-a)
如图：