sigmoid函数范围

Sigmoid函数是一种常用的激活函数，其函数形式为f(x)=1/(1+exp(-x))。Sigmoid函数的取值范围是(0,1)，即当输入为负无穷时，输出趋近于0，当输入为正无穷时，输出趋近于1。

Sigmoid函数在深度学习中被广泛应用，因为它具有非常好的数学性质，如导数易于计算、单调递增、连续可导等等。在二分类问题中，Sigmoid函数常用于将神经网络的输出值映射到[0,1]区间，表示概率值。如果输出值大于0.5，则判定为正类，反之则为负类。

需要注意的是，Sigmoid函数在输入值非常大或非常小的情况下容易出现梯度消失的问题，这会导致神经网络的训练变得困难。因此，在一些情况下，如深度神经网络中，Sigmoid函数不一定是最好的选择。