为什么输出层的激活函数使用sigmoid

输出层的激活函数使用sigmoid主要是因为它能够将输出值映射到0到1的范围内，并且具有可解释性，可以将输出解释为概率值。在许多分类问题中，我们需要将神经网络的输出转化为类别预测结果，而sigmoid函数的输出可以直接用于二分类问题的概率预测，并且在多分类问题中也可以使用softmax函数将多个sigmoid输出转化为概率分布。

另外，sigmoid函数的导数具有非常好的性质，它能够将输出值映射到0到0.25的范围内，这也使得它在反向传播时非常容易计算，并且不会出现梯度消失的问题。

当然，这并不是绝对的规则，实际应用中也可以根据具体情况选择其他的激活函数，例如在一些多标签分类问题中就可以使用多个sigmoid输出来预测多个标签的概率值。