Сигмоидальная функция может вызывать проблему исчезающего градиента из-за свойства функции становиться очень маленькой (близкой к нулю) при очень высоких или очень низких входных значениях. 2

В процессе обратного распространения эти малые градиенты могут умножаться на множество слоёв, что приводит к исчезновению градиентов предыдущих слоёв и, как следствие, к остановке обучения. 2

Эта проблема усугубляется, если модель содержит много слоёв. 4

Из-за таких ограничений сигмоидальная функция менее предпочтительна для глубоких скрытых слоёв, и в современных архитектурах нейронных сетей её часто заменяют другими функциями активации, например ReLU. 23