激活函数

sigmod

  Sigmoid

函数是一种常用的激活函数，它的主要作用是将输入的值

映射到

0

到

1

之间的范围内。这种函数在神经网络中被广泛使用，

因为它可以将输入的值转换为概率值，从而方便进行分类和预测。

  Sigmoid

函数的数学表达式为：

f(x) = 1 / (1 + e^-x)

。其中，

e

是自

然常数，

x

是输入的值。这个函数的图像呈现出一条

S

形曲线，因

此得名

Sigmoid

函数。

  Sigmoid

函数的优点是它的输出值在

0

到

1

之间，这使得它非常适

合用于二元分类问题。例如，当我们需要将一张图片分类为猫或狗

时，

Sigmoid

函数可以将输入的图片转换为一个概率值，表示这张

图片是猫的概率或者是狗的概率。

  Sigmoid

函数的导数可以很容易地计算出来，这对于神经网络的反

向传播算法非常重要。反向传播算法是神经网络中的一种优化算法，

它可以根据误差来调整神经网络中的权重和偏置，从而提高神经网

络的准确率。

Sigmoid

函数的导数可以用来计算误差对权重和偏置

的影响，从而实现反向传播算法。

然而，

Sigmoid

函数也存在一些缺点。首先，当输入的值非常大或

非常小时，

Sigmoid

函数的导数会趋近于

0

，这会导致梯度消失的问

题。梯度消失的问题会使得神经网络无法学习到更深层次的特征，

从而影响神经网络的准确率。其次，

Sigmoid

函数的输出不是以

0