机器学习 S型激活函数

S型激活函数（Sigmoid activation function）是一种常用的非线性激活函数，常用于机器学习中的神经网络模型，特别是在二分类问题中。

S型激活函数的公式为：f(x) = 1 / (1 + e^(-x))

其中，e 是自然对数的底数，x 是输入值。该函数的输出范围在 0 到 1 之间，具有平滑的 S 形曲线。

S型激活函数的主要优点是它能够将任意输入映射到一个概率值，可以用于表示某个事件发生的概率。因此，在二分类问题中，可以将输出值解释为属于某一类别的概率。

然而，S型激活函数也存在一些缺点，例如在输入值非常大或非常小的情况下，梯度会很小，导致梯度消失的问题。这使得训练过程变得困难，并可能导致模型性能下降。

为了克服这个问题，一些改进的激活函数如ReLU和LeakyReLU被提出并广泛应用于深度学习模型中。但是，在某些情况下，S型激活函数仍然有其适用性和优势。