Какие недостатки имеют сигмоида и tanh функции при использовании в глубоких нейронных сетях?

Некоторые недостатки сигмоиды при использовании в глубоких нейронных сетях:

• Исчезающий градиент. zentyx.ru www.tutorialspoint.com В областях, где размер входных данных очень велик, производная функции становится очень мала, что замедляет обучение. zentyx.ru
• Нецентрированный вывод. zentyx.ru Выходы сигмоиды не центрированы вокруг нуля, что может привести к смещению весов в нейронной сети. zentyx.ru
• Вычислительная затратность. zentyx.ru Из-за экспоненциальной операции в формуле сигмоидная функция требует больше вычислительных ресурсов. zentyx.ru

Некоторые недостатки tanh при использовании в глубоких нейронных сетях:

• Исчезающий градиент. zentyx.ru www.tutorialspoint.com Градиент функции становится очень маленьким по мере того, как входные данные становятся очень большими или очень маленькими, что может замедлить обучение глубоких нейронных сетей. www.tutorialspoint.com
• Появление разрывных градиентов. www.tutorialspoint.com

Выбор между сигмоидой и tanh зависит от конкретных требований задачи и структуры модели. zentyx.ru При проектировании архитектуры нейронной сети важно учитывать преимущества и недостатки каждой функции. www.tutorialspoint.com