Почему функция сигмоиды важна в алгоритмах глубокого обучения?

Функция сигмоиды важна в алгоритмах глубокого обучения по нескольким причинам:

• Нелинейность. www.analyticsvidhya.com www.ultralytics.com Сигмоидная функция позволяет модели изучать более сложные взаимосвязи между данными по сравнению с линейной функцией. www.analyticsvidhya.com Если сложить несколько линейных слоёв в нейронной сети без нелинейности, то получится ещё одна линейная функция, что ограничит способность модели к изучению сложных закономерностей. www.ultralytics.com
• Преобразование необработанных выходов модели в вероятности. www.ultralytics.com Сигмоидная функция отображает любое входное значение в диапазон от 0 до 1, что делает её идеальной для моделей, где выход можно интерпретировать как вероятность. www.easiio.com Эта характеристика упрощает интерпретацию прогнозов модели. www.easiio.com
• Дифференцируемость. zentyx.ru Сигмоидная функция дифференцируема в любой точке, что позволяет использовать её в методах градиентного спуска при обучении нейронных сетей. zentyx.ru
• Гладкий градиент. neerc.ifmo.ru Для сигмоидной функции характерен гладкий градиент, который предотвращает «прыжки» при подсчёте выходного значения. neerc.ifmo.ru

Однако в современных архитектурах глубокого обучения сигмоидная функция не так часто используется в скрытых слоях глубоких сетей. www.ultralytics.com В таких случаях её часто заменяют другими функциями активации, например ReLU. zentyx.ru www.easiio.com