Некоторые преимущества сигмоидной функции активации:

• Гладкая градация. 12 Обеспечивает плавный переход выходных значений, что полезно для предсказания вероятностей. 12
• Дифференцируемость. 12 Функция дифференцируема в любой точке, что позволяет использовать её в методах градиентного спуска при обучении нейронных сетей. 12
• Выходные значения между 0 и 1. 12 Это делает сигмоидную функцию удобной для задач, где требуется вероятностный вывод, например в бинарной классификации. 12

Некоторые недостатки сигмоидной функции активации:

• Исчезающий градиент. 12 В областях, где модуль входного значения очень велик, производная функции становится очень мала, что приводит к исчезающему градиенту и замедляет обучение. 12
• Нецентрированный вывод. 12 Выходы сигмоидной функции не центрированы вокруг нуля, что может привести к смещению весов в нейронной сети. 12
• Вычислительная затратность. 1 Из-за экспоненциальной операции в формуле сигмоидная функция требует больше вычислительных ресурсов. 1

Важно помнить, что нет универсальной функции активации, которая была бы лучше во всех сценариях. 1 Выбор функции активации зависит от конкретной задачи и данных. 1