Некоторые преимущества использования сигмоидальной функции в нейронных сетях:

• Вероятностная интерпретация. 1 Диапазон вывода сигмоидальной функции (0, 1) интуитивно понятен для представления вероятностей в бинарной классификации. 1
• Гладкая градация. 2 Сигмоид обеспечивает плавный переход выходных значений, что полезно для предсказания вероятностей. 2
• Дифференцируемость. 2 Функция дифференцируема в любой точке, что позволяет использовать её в методах градиентного спуска при обучении нейронных сетей. 2
• Нормализация выходного значения. 3 Это бывает необходимо, например, когда итоговое значение слоя должно представлять вероятность случайной величины. 3
• Удобство применения при решении задач классификации. 3 Функция «прижимается» к асимптотам, что позволяет делать чёткие предсказания классов. 3

Однако у сигмоидальной функции есть и недостатки, например, проблема исчезающего градиента и вычислительная затратность. 2