sigmoid函数缺点

sigmoid函数的主要缺点包括：

1. 容易出现梯度消失问题。当输入比较大或比较小的时候，sigmoid函数的导数会趋近于0，这样在反向传播过程中，梯度会变得非常小，甚至为0，导致无法更新模型参数，从而影响模型的训练效果。

2. 输出不是以0为中心的。sigmoid函数的输出值范围在0到1之间，且在0.5左右变化较快，在极端值处变化缓慢，这导致输出不是以0为中心的，这可能会对某些模型的性能产生负面影响。

3. 计算相对复杂。sigmoid函数的计算需要使用指数运算，而指数运算在计算机中是比较耗时的，因此sigmoid函数的计算相对复杂，可能会影响模型的计算速度。