Sigmoid activation function作用

Sigmoid激活函数是一种常用的非线性激活函数，它将输入值映射到0和1之间的输出值。Sigmoid函数的公式为：

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

Sigmoid函数在神经网络中被广泛应用，它主要有以下作用：

1. 将输入值映射到概率值：在二分类问题中，我们通常需要将输入值映射到0和1之间的概率值，表示输入值属于正类的概率。Sigmoid函数可以将输入值映射到0到1之间的概率值。

2. 实现非线性映射：在神经网络中，线性模型只能够处理线性可分的问题，而非线性激活函数则可以实现对非线性特征的处理，从而提高模型的表达能力。

3. 抑制输出值的幅度：Sigmoid函数的输出值在接近0和1的时候变化缓慢，这可以抑制输出值的幅度，避免梯度爆炸的问题。

总之，Sigmoid函数是一种常用的非线性激活函数，它可以将输入值映射到0到1之间的概率值，并且可以实现非线性映射，从而提高模型的表达能力。