Почему сигмоидальная функция считается фундаментальной в машинном обучении?

Сигмоидная функция считается фундаментальной в машинном обучении по нескольким причинам:

• Вероятностная интерпретация. 1 Диапазон вывода функции (0, 1) интуитивно понятен для представления вероятностей в бинарной классификации. 1
• Плавный градиент. 1 В отличие от функций с резкими изменениями, сигмоида имеет плавную, чётко определённую производную, что облегчает обучение на основе градиента. 1
• Нормализация выходного значения. 4 Сигмоидная функция ограничена двумя горизонтальными асимптотами (y = 1 и y = 0), что даёт нормализацию выходного значения каждого нейрона. 4
• Нелинейность. 1 Это важное свойство, так как если сложить несколько линейных слоёв в нейронной сети без нелинейности, то получится просто ещё одна линейная функция, что ограничит способность модели к изучению сложных закономерностей. 1

Сигмоидная функция широко используется в машинном обучении и, в частности, в нейронных сетях. 1 Некоторые области применения: медицинская диагностика, обнаружение спама, классификация текста и другие. 1