Какие преимущества и недостатки имеет сигмоидная функция активации по сравнению с другими функциями?

Некоторые преимущества сигмоидной функции активации:

• Гладкая градация. zentyx.ru voronov-nikita.github.io Обеспечивает плавный переход выходных значений, что полезно для предсказания вероятностей. zentyx.ru voronov-nikita.github.io
• Дифференцируемость. zentyx.ru voronov-nikita.github.io Функция дифференцируема в любой точке, что позволяет использовать её в методах градиентного спуска при обучении нейронных сетей. zentyx.ru voronov-nikita.github.io
• Выходные значения между 0 и 1. zentyx.ru voronov-nikita.github.io Это делает сигмоидную функцию удобной для задач, где требуется вероятностный вывод, как в бинарной классификации. zentyx.ru voronov-nikita.github.io
• Нормализация выходного значения. neerc.ifmo.ru Иногда это бывает крайне необходимо, к примеру, когда итоговое значение слоя должно представлять вероятность случайной величины. neerc.ifmo.ru

Некоторые недостатки сигмоидной функции активации:

• Исчезающий градиент. zentyx.ru neerc.ifmo.ru В областях, где |x| очень велик, производная функции становится очень мала, что приводит к исчезающему градиенту и замедляет обучение. zentyx.ru voronov-nikita.github.io
• Нецентрированный вывод. zentyx.ru voronov-nikita.github.io Выходы сигмоидной функции не центрированы вокруг нуля, что может привести к смещению весов в нейронной сети. zentyx.ru voronov-nikita.github.io
• Вычислительная затратность. zentyx.ru Из-за экспоненциальной операции в формуле сигмоидная функция требует больше вычислительных ресурсов. zentyx.ru

Важно помнить, что нет универсальной функции активации, которая была бы лучше всех во всех сценариях. zentyx.ru Выбор всегда зависит от конкретной задачи и данных. zentyx.ru