Сигмоидная функция активации в нейронных сетях — это нелинейная функция, которая преобразует входное значение в диапазоне от отрицательной бесконечности до положительной бесконечности в значение от 0 до 1. 2

Она используется для преобразования выходного значения нейрона в вероятность, например, вероятность того, что входное значение относится к определённому классу в задаче бинарной классификации. 2 Если значение сигмоидной функции близко к 1, то вероятность высока, если близко к 0 — низкая. 2

Некоторые преимущества сигмоидной функции:

• Гладкая градация. 3 Сигмоид обеспечивает плавный переход выходных значений, что полезно для предсказания вероятностей. 3
• Дифференцируемость. 3 Функция дифференцируема в любой точке, что позволяет использовать её в методах градиентного спуска при обучении нейронных сетей. 3

Среди недостатков сигмоидной функции — проблема исчезающего градиента: в глубоких нейронных сетях градиенты могут становиться очень маленькими, что затрудняет обучение. 2