Почему сигмоида считается более эффективной функцией активации, чем линейная?

Сигмоида считается более эффективной функцией активации, чем линейная, по нескольким причинам:

• Фиксированный диапазон значений. neurohive.io elar.uspu.ru У сигмоиды он равен [0,1], в то время как линейная функция изменяется в пределах (-inf, inf). neurohive.io elar.uspu.ru Это свойство сигмоиды полезно, так как не приводит к ошибкам в случае больших значений активации. neurohive.io
• Гладкий градиент. neurohive.io neerc.ifmo.ru Любое малое изменение значения X в области гладкого градиента (например, от -2 до 2) влечёт существенное изменение значения Y. neurohive.io Такое поведение функции позволяет находить чёткие границы при предсказании. neurohive.io
• Нелинейность. neurohive.io libeldoc.bsuir.by Сигмоида нелинейна по своей природе, а комбинация таких функций производит тоже нелинейную функцию. neurohive.io Это позволяет строить сеть из нескольких слоёв. elar.uspu.ru
• Нормализация выходного значения. neerc.ifmo.ru Сигмоида ограничена двумя горизонтальными асимптотами (y = 1 и y = 0), что даёт нормализацию выходного значения каждого нейрона. neerc.ifmo.ru

Важно помнить, что нет универсальной функции активации, которая была бы лучше всех во всех сценариях. zentyx.ru Выбор всегда зависит от конкретной задачи и данных. zentyx.ru