Как работает сигмоидальная функция активации в нейронных сетях?

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. habr.com

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

Некоторые преимущества сигмоидной функции:

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

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