sigmoid激活函数

sigmoid激活函数是一种常用的非线性激活函数，通常用于神经网络中的输出层或隐藏层。其公式为：f(x) = 1 / (1 + e^(-x))，其中x为输入。sigmoid函数将输入映射到0到1之间的输出值，可以被视为将输入值转换为概率值的函数。在二元分类问题中，sigmoid函数常用于将输出值转换为类别概率值。虽然sigmoid函数具有平滑的曲线，但在输入值很大或很小的情况下，其梯度会变得非常小，这可能导致梯度消失问题。

相关问题

sigmoid 激活函数

sigmoid 激活函数是一种常用的神经网络激活函数，其公式为：

$$
f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}
$$

其中，$x$ 是输入的实数值，$f(x)$ 是输出的激活值。

sigmoid 函数的特点是将输入映射到 $[0,1]$ 的范围内，这使得它在二分类问题中很有用，因为可以将输出解释为概率值。此外，sigmoid 函数在函数值接近 0 或 1 时的导数值接近于 0，这使得它在反向传播时容易出现梯度消失的现象，影响神经网络的训练效果。因此，在一些深层的神经网络结构中，使用 ReLU 等激活函数能够更好地解决梯度消失的问题。

Sigmoid激活函数

Sigmoid激活函数是一种常用的非线性函数，其数学公式为：

$ \sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} $

其中，x为输入值，$\sigma(x)$为输出值。Sigmoid函数的输出值在0到1之间，可以将任何实数映射到0到1的范围内。

Sigmoid函数在神经网络中被广泛使用，主要用于将神经元的输出压缩到0到1之间，以便于进行分类或回归等任务。然而，Sigmoid函数在输入值较大或较小的情况下，其输出值会趋近于0或1，导致梯度消失问题，从而影响模型的训练效果。因此，近年来逐渐被ReLU等函数取代。