Почему функция активации sigmoid используется гораздо реже ReLU?

Сигмоидная функция активации используется реже ReLU из-за проблем, связанных с производной сигмоиды. neerc.ifmo.ru libeldoc.bsuir.by

Некоторые недостатки сигмоиды:

• Ограниченный диапазон значимых значений градиента. libeldoc.bsuir.by Он находится между -3 и 3. libeldoc.bsuir.by За пределами этого диапазона функция становится более плоской, что приводит к очень маленьким градиентам. libeldoc.bsuir.by
• Несимметричность вокруг нуля. libeldoc.bsuir.by Это означает, что выход всех нейронов будет иметь одинаковый знак. libeldoc.bsuir.by Такая особенность делает обучение нейронной сети более сложным и нестабильным. libeldoc.bsuir.by
• Большая область насыщения. sqi.cs.msu.ru Это приводит к падению эффективности градиентных методов обучения. sqi.cs.msu.ru

ReLU, в свою очередь, имеет следующие преимущества:

• Разреженность активации. neerc.ifmo.ru В сетях с очень большим количеством нейронов использование сигмоидной функции влечёт активацию почти всех нейронов, что может сказаться на производительности обучения модели. neerc.ifmo.ru
• Более высокая вычислительная эффективность. habr.com ReLU — простая и быстрая операция, которая не требует вычисления экспоненты. habr.com
• Решение проблемы затухания градиента. habr.com ReLU не вызывает затухания градиента при обратном распространении ошибки, как это происходит в случае с сигмоидной функцией активации. habr.com

Таким образом, ReLU предпочтительнее сигмоиды из-за более удобных характеристик, которые облегчают обучение нейронных сетей. neerc.ifmo.ru habr.com

Однако стоит учитывать, что ни одна из функций не является универсальной, и выбор активационной функции зависит от характеристик конкретной задачи. elar.uspu.ru