sigmoid函数作用

sigmoid函数是一种常用的激活函数，它的作用是将任意实数映射到0和1之间的一个值。这个函数的图像呈现出一条S型曲线，因此得名sigmoid。

在神经网络中，sigmoid函数的主要作用是将神经元的输出值限制在0和1之间，这样可以使神经元的输出值具有概率的意义。在分类问题中，sigmoid函数可以将神经元的输出值解释为某个类别的概率，从而进行分类。

此外，sigmoid函数还可以用于解决回归问题。在回归问题中，sigmoid函数可以将输出值限制在0和1之间，避免了输出值过大或过小的情况。

总之，sigmoid函数在神经网络中有着广泛的应用，它的作用不仅仅是将输出值限制在0和1之间，还可以解决分类和回归等问题。