在神经网络的反向传播中，关于Tanh和Sigmoid哪个更快的问题，并没有一个绝对的答案，因为它取决于多个因素，包括网络的具体结构、数据的特性以及训练过程中的其他参数设置等。然而，我们可以从一些普遍性的角度来探讨这个问题。
- 梯度消失问题
Sigmoid函数：当Sigmoid函数的输入值远离0时，其梯度会趋近于0，这会导致在深度神经网络训练过程中出现梯度消失问题。梯度消失会减缓训练速度，因为权重更新的幅度会非常小。
Tanh函数：虽然Tanh函数也存在梯度消失的风险，但相比Sigmoid函数，其梯度问题相对较轻。因为Tanh函数的输出范围在(-1, 1)之间，且以0为中心，这有助于缓解梯度消失的问题，从而可能在一定程度上加快训练速度。 - 计算复杂度
Sigmoid和Tanh函数：两者都涉及指数运算，因此计算复杂度相对较高。然而，在现代计算机硬件和深度学习框架的优化下，这种计算复杂度的差异通常不会对训练速度产生决定性影响。 - 实际应用中的选择
在实际应用中，选择Sigmoid还是Tanh函数往往取决于具体任务的需求和网络结构的设计。例如，在二分类问题的输出层中，Sigmoid函数因其输出范围适合表示概率而常被使用。而在隐藏层中，为了加快收敛速度并减少权重更新的偏向问题，Tanh函数可能更为合适。 - 综合考虑
如果从梯度消失问题的角度来看，Tanh函数可能在一定程度上比Sigmoid函数更快，因为它有助于缓解梯度消失的问题。然而，这种速度上的差异可能并不显著，因为深度学习框架和硬件优化已经大大减少了计算复杂度对训练速度的影响。
另外，值得注意的是，随着深度学习技术的发展，ReLU及其变体等新型激活函数因其计算效率高、梯度消失问题较轻等优势逐渐成为主流选择。这些新型激活函数在反向传播中通常比Sigmoid和Tanh函数更快。
综上所述，在神经网络的反向传播中，Tanh函数可能在一定程度上比Sigmoid函数更快，但这种速度上的差异并不绝对，且受到多种因素的影响。在实际应用中，应根据具体任务的需求和网络结构的特点来选择合适的激活函数。
