В чем принципиальное отличие сигмоидальной функции от линейной в задачах машинного обучения?

Некоторые принципиальные отличия сигмоидальной функции от линейной в задачах машинного обучения:

• Линейная функция имеет неограниченную область значений, то есть изменяется в пределах от –∞ до +∞. neerc.ifmo.ru Сигмоидная функция, в свою очередь, ограничена диапазоном [0,1]. neurohive.io ai.stackexchange.com
• Сигмоидная функция нелинейна, что позволяет использовать её в нейронных сетях с множеством слоёв. neerc.ifmo.ru Линейная функция, если все слои в ней линейные, может быть заменена одним слоем. neurohive.io elar.uspu.ru
• Сигмоидная функция подходит для задач классификации, так как стремится привести значения к одной из сторон кривой, что позволяет находить чёткие границы при предсказании. neurohive.io Линейная функция используется, когда выходное значение нейрона должно принадлежать всему множеству действительных чисел, а не ограниченному интервалу. neerc.ifmo.ru
• Сигмоидная функция используется для преобразования выходного значения нейрона в вероятность, например, в бинарной классификации: если значение сигмоидной функции близко к 1, то вероятность того, что входное значение относится к классу 1, высока. habr.com Если значение близко к 0, то вероятность низкая. habr.com

Таким образом, выбор между сигмоидальной и линейной функциями зависит от конкретных требований задачи машинного обучения.