阐述多层神经网络使用sigmoid激活函数的优缺点。

使用sigmoid激活函数的多层神经网络的优点是：sigmoid函数的输出范围在0到1之间，可以将神经元的输出映射到一个概率分布上，使得多层神经网络可以进行二元分类任务。此外，sigmoid函数可导，可以使用反向传播算法进行优化，从而提高模型的准确性。sigmoid函数还具有平滑性，这使得模型的输出更加平滑，使得模型更加容易收敛。

使用sigmoid激活函数的多层神经网络的缺点是：sigmoid函数在接近饱和区域时，梯度会变得非常小，这会导致反向传播算法无法有效地更新权重参数，从而导致梯度消失的问题。此外，sigmoid函数不是零中心的，这会导致神经元的输出总是正数或负数，这可能会影响模型的性能。另外，sigmoid函数的计算复杂度较高，这会增加计算成本。