Почему функция активации сигмоида считается эффективной для задач классификации?

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

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