sigmoid激活函数

sigmoid激活函数是一种常用的激活函数，其公式为：$f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}$。其特点如下：

1. 将输入值映射到[0,1]之间，可以将输出解释为概率或激活程度。

2. 可以抑制输出值的过大或过小，增强模型的稳定性。

3. 具有平滑性，可以使得模型更加连续，容易优化。

但是sigmoid激活函数也存在一些缺点：

1. 处理多层神经网络时，sigmoid激活函数容易出现梯度消失问题，导致神经网络无法学习。

2. 输出不是以0为中心的，这会导致后续层的输入值可能全是正数或负数，从而影响模型的表达能力。

因此，在实际应用中，sigmoid激活函数已经被其他激活函数（如ReLU、LeakyReLU）所取代。

相关问题

Sigmoid 激活函数

Sigmoid 激活函数是一种常用的激活函数，它可以将实数映射到区间 (0,1) 上，公式为：

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

其中，$x$ 是输入，$\sigma(x)$ 是输出。Sigmoid 函数具有平滑的 S 形曲线，它在输入接近 $0$ 时输出接近 $0.5$，在输入趋近于正无穷时输出趋近于 $1$，在输入趋近于负无穷时输出趋近于 $0$。Sigmoid 函数常用于二分类问题中，例如将神经网络输出的实数值转化为概率值。但是在深度学习中，由于 Sigmoid 函数在输入值很大或很小时梯度接近于 $0$，会导致反向传播时梯度消失的问题，因此在一些场景中被替代为其它的激活函数，如 ReLU。

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。