简述sigmiod分类函数雨softmax分类函数的区别

sigmoid分类函数和softmax分类函数都是用于概率预测的激活函数，在神经网络中广泛应用于多分类任务。它们之间的区别在于：

1. **输出范围**:
- Sigmoid函数（通常写作S型函数）的输出范围是(0, 1)，每个神经元的输出可以解释为对某个类别的概率估计，但总和不会达到1，因为它不是概率归一化的。
- Softmax函数则将所有神经元的输出转换成概率分布，每个输出值都在(0, 1)之间，并且所有输出之和保证等于1，因此更适合直接作为类别概率。

2. **目的**:
- Sigmoid常用于二分类任务，作为非线性边界区分两个类别，有时也被用于输出层的概率估计。
- Softmax通常用于多分类任务，其输出可用于模型预测，因为它提供了每个类别的相对概率。

3. **数值稳定性**:
- 当输入较大或较小时，Sigmoid函数的导数接近于0，可能导致梯度消失的问题。
- Softmax虽然也存在这个问题，但它更稳定，因为它的最大值为1，最小值为0，中间部分的梯度不会变得太小。

4. **损失函数配合**:
- Sigmoid通常与交叉熵损失函数结合使用。
- Softmax已经内置了概率归一化，所以它可以直接与多类交叉熵损失相匹配。