Почему сигмоидальная функция может вызывать проблемы исчезающего градиента?

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. www.ultralytics.com

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. www.ultralytics.com

Эта проблема усугубляется, если модель содержит много слоёв. neerc.ifmo.ru

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. www.ultralytics.com www.easiio.com