Функция активации сигмоида считается эффективной для задач классификации по нескольким причинам:

• Вероятностная интерпретация. 2 Диапазон вывода сигмоиды — от 0 до 1, что интуитивно понятно для представления вероятностей в бинарной классификации. 2
• Плавный градиент. 2 В отличие от функций с резкими изменениями (например, ступенчатых функций), сигмоида имеет плавную, чётко определённую производную, что облегчает обучение на основе градиента. 2
• Стремление привести значения к одной из сторон кривой. 1 Сигмоида стремится привести значения к одной из сторон кривой, что позволяет находить чёткие границы при предсказании. 1
• Фиксированный диапазон значений. 1 В отличие от линейной функции, сигмоида имеет фиксированный диапазон значений — от 0 до 1, что не приводит к ошибкам в случае больших значений активации. 1