Почему сигмоидальная функция считается фундаментальной в машинном обучении?

Сигмоидная функция считается фундаментальной в машинном обучении по нескольким причинам:

• Вероятностная интерпретация. www.ultralytics.com Диапазон вывода функции (0, 1) интуитивно понятен для представления вероятностей в бинарной классификации. www.ultralytics.com
• Плавный градиент. www.ultralytics.com В отличие от функций с резкими изменениями, сигмоида имеет плавную, чётко определённую производную, что облегчает обучение на основе градиента. www.ultralytics.com
• Нормализация выходного значения. neerc.ifmo.ru Сигмоидная функция ограничена двумя горизонтальными асимптотами (y = 1 и y = 0), что даёт нормализацию выходного значения каждого нейрона. neerc.ifmo.ru
• Нелинейность. www.ultralytics.com 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. www.ultralytics.com

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