改写:Sigmoid函数也有一定的缺点:在输入变量取绝对值非常大的正值或负值时会出现饱和现象,意味着函数对输入的微小变化不敏感;在反向传播时,当梯度接近于0,权值基本不会变化,很容易出现梯度消失的情况,从而无法完成深层网络的训练;其输出不是0均值的,会导致后层的神经元的输入是非0均值的信号,这会对梯度产生影响;同时因函数是指数类型,其计算复杂度高更适合处理二分类问题。
时间: 2023-06-27 18:06:17 浏览: 51
Sigmoid函数存在一些缺陷。当输入变量取绝对值非常大的正值或负值时,函数会出现饱和现象,这意味着函数对输入的微小变化不敏感。在反向传播时,当梯度接近于0时,权值基本不会变化,这容易导致梯度消失,从而使深层网络无法训练。此外,Sigmoid函数的输出不是0均值的,会导致后层的神经元的输入是非0均值的信号,从而影响梯度。由于Sigmoid函数属于指数类型的函数,计算复杂度较高,更适合处理二分类问题。
相关问题
Sigmoid函数缺点
Sigmoid函数是一种常用的激活函数,它可以将输入的值压缩到0到1之间。但是Sigmoid函数也有一些缺点,包括以下几点:
1. 容易出现梯度消失问题。在神经网络的反向传播过程中,Sigmoid函数的导数最大值为0.25,当网络层数很深时,这个值会不断乘以0.25,最终导致梯度非常小甚至消失。
2. 输出不以0为中心。Sigmoid函数的输出范围是0到1,因此它的输出不以0为中心,这会导致在反向传播过程中,有些神经元的权重更新方向始终是正的或负的,从而可能使得这些神经元无法学习。
3. 计算代价高。Sigmoid函数的计算代价比较高,因为它需要进行指数运算。
Sigmoid函数的缺点
1. 饱和性:当输入的绝对值非常大时,Sigmoid函数会饱和,也就是输出值趋近于0或1,导致梯度消失,无法进行有效的反向传播,从而影响模型的训练效果。
2. 中心化问题:Sigmoid函数对输入的数据进行了平移和缩放,使得输入数据的均值偏向于0.5,这会影响模型的训练效果。
3. 计算代价高:计算Sigmoid函数的代价相对较高,因为它需要进行指数运算,而指数运算的计算量比较大。
4. 输出不是0均值:Sigmoid函数的输出不是0均值的,这会影响模型的训练效果。
5. 不是稀疏表示:Sigmoid函数的输出是连续的,而不是稀疏的,这会影响模型的泛化能力。
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