sigmoid有没有改进的函数

Sigmoid函数在机器学习中被广泛用于二分类问题的激活函数，因为它能够将输入映射到0到1之间，表示概率。然而，Sigmoid有一些缺点：

1. **梯度消失和梯度爆炸**：当输入很大或很小时，Sigmoid的导数趋近于0，导致反向传播过程中梯度变得非常小（梯度消失），不利于深层网络的训练。反之，输入过大的正值时，导数趋近于0，这时梯度会变得非常大（梯度爆炸）。

2. **饱和现象**：对于接近1或0的输入，Sigmoid的变化非常缓慢，这意味着对于输出已经非常确定的情况，模型仍然可能学习得很慢。

为了解决这些问题，人们提出了一些改进的函数，例如：

- **ReLU（Rectified Linear Unit）**：非线性函数，对输入大于0的部分直接保留，小于0的部分置零，解决了梯度消失问题，但没有Sigmoid的连续可导性。

- **Leaky ReLU（Leaky Rectified Linear Unit）**：修正了ReLU在负区间的梯度为0的问题，给一定比例的小输入保留一个很小的斜率。

- **ELU（Exponential Linear Unit）**：在负区间以指数形式衰减，避免了ReLU的死亡神经元问题。

- **Softmax**：虽然不是用来改进Sigmoid，但它是多分类问题中的替代选择，将多个Sigmoid函数合并，输出每个类别的概率总和为1。

- **Swish或SiLU（Sigmoid Linear Unit）**：是Sigmoid与线性函数的组合，具有平滑的斜率，解决了一部分梯度消失问题。

**相关问题--:**
1. Sigmoid函数在哪些场景下容易遇到问题？
2. Leaky ReLU相比于ReLU有哪些改进？
3. ELU函数是如何克服ReLU的局限性的？