В чем разница между сигмоидальной и линейной функциями активации?

Разница между сигмоидальной и линейной функциями активации заключается в их свойствах и областях применения. vk.com elar.uspu.ru

Линейная функция активации — простейшая, она возвращает входное значение без изменений. dzen.ru Главное отличие линейной функции от остальных в том, что её область значений не ограничена: (-∞; +∞). neerc.ifmo.ru Линейную функцию используют, когда выходное значение нейрона должно принадлежать всему множеству реальных чисел, а не ограниченному интервалу. neerc.ifmo.ru

Сигмоидальная функция активации — нелинейная, она ограничена двумя горизонтальными асимптотами: y = 1 и y = 0, что даёт нормализацию выходного значения каждого нейрона. neerc.ifmo.ru Сигмоидальная функция сопоставляет выходные данные сети со значением вероятности от 0 до 1. vk.com Это позволяет установить чёткие границы решений и эффективную классификацию. vk.com Сигмоидальную функцию применяют, когда выходные данные могут принимать один из двух классов (например, да или нет, истина или ложь). vk.com

Таким образом, линейная функция активации подходит для задач, где нужно предсказать непрерывное значение, а сигмоидальная — для задач двоичной классификации. vk.com