Переваги та обмеження сигмоподібної функції Це дає плавний градієнт, який запобігає стрибкам вихідних значень. Одна з найкраще нормалізованих функцій. Якщо використовується з лінійною функцією, вона повертатиме значення від 0 до 1, що не спричиняє зникнення значення активації.12 жовтня 2023 р.

Нелінійність: сигмоїдна функція є нелінійною функцією, що означає він може вивчати більш складні зв’язки між даними, ніж лінійна функція. Легко обчислювати: його відносно легко обчислити, що робить його ефективним для навчання нейронних мереж.

Здатність сигмоїдної функції перетворювати будь-яке дійсне число в одиницю між 0 і 1 є перевагою в науці про дані та багатьох інших галузях, таких як: У глибокому навчанні як нелінійна функція активації в нейронах у штучних нейронних мережах, що дозволяє мережі вивчати нелінійні зв’язки між даними.

Швидкість обчислень Навпаки, активація Sigmoid вимагає обчислення експоненти, що робить її більш інтенсивною з точки зору обчислень. Ця перевага стає значною у великих мережах з багатьма нейронами, що призводить до значного скорочення часу навчання та оцінки.

сигмовидна кишка, кінцевий відділ товстого кишечника, який з’єднує низхідну ободову кишку з прямою кишкою; його функція зберігати фекальні відходи, поки вони не будуть готові покинути організм.

Основним недоліком сигмоподібної функції є те, що він страждає від проблеми зникнення градієнта. Коли значення градієнта наближається до нуля, мережа перестає навчатися і страждає від проблеми зникнення градієнта.

Основна причина, чому ми використовуємо сигмоїдну функцію, полягає в тому, що вона існує між (0 до 1). Тому його особливо використовують для моделей, де ми повинні передбачити ймовірність як результат. Оскільки ймовірність будь-чого існує лише в діапазоні від 0 до 1, sigmoid є правильним вибором. Функція диференційовна.