В чем преимущества и недостатки сигмоидальной функции активации?

Некоторые преимущества сигмоидной функции активации:

• Гладкая градация. yourtodo.life voronov-nikita.github.io Обеспечивает плавный переход выходных значений, что полезно для предсказания вероятностей. yourtodo.life voronov-nikita.github.io
• Дифференцируемость. yourtodo.life voronov-nikita.github.io Функция дифференцируема в любой точке, что позволяет использовать её в методах градиентного спуска при обучении нейронных сетей. yourtodo.life voronov-nikita.github.io
• Выходные значения между 0 и 1. yourtodo.life voronov-nikita.github.io Это делает сигмоидную функцию удобной для задач, где требуется вероятностный вывод, например в бинарной классификации. yourtodo.life voronov-nikita.github.io

Некоторые недостатки сигмоидной функции активации:

• Исчезающий градиент. yourtodo.life voronov-nikita.github.io В областях, где модуль входного значения очень велик, производная функции становится очень мала, что приводит к исчезающему градиенту и замедляет обучение. yourtodo.life voronov-nikita.github.io
• Нецентрированный вывод. yourtodo.life voronov-nikita.github.io Выходы сигмоидной функции не центрированы вокруг нуля, что может привести к смещению весов в нейронной сети. yourtodo.life voronov-nikita.github.io
• Вычислительная затратность. yourtodo.life Из-за экспоненциальной операции в формуле сигмоидная функция требует больше вычислительных ресурсов. yourtodo.life

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