Сигмоида используется в нейронных сетях по нескольким причинам:

• Гладкая градация. 1 Сигмоида обеспечивает плавный переход выходных значений, что полезно для предсказания вероятностей. 1
• Дифференцируемость. 1 Функция дифференцируема в любой точке, что позволяет использовать её в методах градиентного спуска при обучении нейронных сетей. 1
• Выходные значения между 0 и 1. 1 Это делает сигмоиду удобной для задач, где требуется вероятностный вывод, например в бинарной классификации. 1
• Удобство для вычислений. 2 Сигмоиду удобно использовать для вычислений, в то время как с другими функциями процесс серьёзно усложняется. 2

Сигмоида часто применяется в задачах, где нужно определить вероятность принадлежности к одному из двух классов, например в предсказании, является ли электронное письмо спамом или нет. 1 Также её используют в последнем слое глубоких нейронных сетей для задач классификации. 1