sigmod激活函数的特点

Sigmod激活函数是一种常用的非线性激活函数，其特点如下：

1. 取值范围：Sigmod函数的取值范围是[0,1]，因此它常被用于输出层的二分类问题，将输出值映射为概率值。

2. 平滑性：Sigmod函数的导数在取值范围内始终都是正值，且随着输入值的增加或减少，导数的值会逐渐减小，使得Sigmod函数具有平滑性。

3. 容易计算：Sigmod函数的表达式简单，容易计算，因此在神经网络的训练过程中，Sigmod函数的使用比较广泛。

4. 容易出现梯度消失：当输入值非常大或非常小时，Sigmod函数的导数会趋近于0，导致梯度消失，从而影响神经网络的训练效果。因此，在深度神经网络的训练中，通常会采用其他激活函数，如ReLU等。