Sigmoid 激活函数适用于以下场景: 二元分类任务:由于其输出范围在 [0, 1] 之间,Sigmoid 被常用于二元分类模型中,将输出解释为某一类别的概率。 输出层的激活函数:在神经网络的最后一层,尤其是二分类问题中,Sigmoid 通常作为激活函数,输出类别的概率值。 逻辑斯蒂回归:这是 Sigmoid 函数的一种经典应用,逻辑斯蒂回归...
我们已经知道,Sigmoid 函数f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}满足以下对称性:f(-x) = 1 - f(x)这意味着 Sigmoid 函数对于x和-x的输出值是互补的,两者之和为 1。 2.Sigmoid 函数的导数 Sigmoid 函数的导数为:f'(x) = f(x) \cdot (1 - f(x))这是 Sigmoid 函数的一个经典特性,也是其在机器...
而不选用probit函数,虽然网上也有不少说法说明为什么选择sigmoid函数,例如“该函数有个漂亮的S型”,“在远离x=0的地方函数的值会很快接近0/1”,“函数在定义域内可微可导”,这些说法未免有些“马后炮”的感觉,哪个说法仔细分析都不能站住脚,我觉得选用sigmoid函数也就是因为该函数满足分类...
tanh和sigmoid函数是具有一定的关系的,可以从公式中看出,它们的形状是一样的,只是尺度和范围不同。 tanh是zero-centered,但是还是会饱和。 ReLU 大家族 ReLU CNN中常用。对正数原样输出,负数直接置零。在正数不饱和,在负数硬饱和。relu计算上比sigmoid或者tanh更省计算量,因为不用exp,因而收敛较快。但是还是非zero...
1. sigmoid函数 1.1. 函数定义 sigmoid函数一类函数的统称,常见的sigmoid函数有:y=11+e−xy=11+e−x 它有时也被称为S函数,是因为它的图像显示出来是S形的。 x = np.linspace(-10,10,100) y =1/ (1+ np.exp(-x)) plt.figure(figsize=(6,4)) ...
sigmoid函数是一种二元函数,其输入为(0,1),输出为(0,1)之间的概率分布。其定义如下: σ(x) = 1 / (1 + exp(-x)) 其中,x表示输入数据,σ(x)表示输出数据。 sigmoid函数的定义域为(-∞, +∞),值域也为(-∞, +∞)。在定义域内,sigmoid函数是连续的,且随着x的增大而减小,随着x的减小而增大。
1.2 sigmoid 函数推导过程 由上一节中的表可以得到, 进一步的我们可这个分段函数写成一个函数: 接着我们在这个式子上进行推导: 我们找出跟 变量相关的系数 ,令其等于 ,反解 : 最后计算出的形式就是sigmoid函数的函数形式,将 换成 后就得到了连续变量 ...
sigmoi函数是比较原始的激活函数,现在已经不太常用了,主要因为它有以下3个问题: sigmoid函数饱和会导致梯度消失 当x是很小的负数或很大的正数时,它们都处于sigmoid函数的平滑区域,这些区域的梯度就会消失,从而无法得到梯度流的反馈。(关于其梯度的计算,可以参照下面的推导,也可以之间看图的斜率) ...
Sigmoid函数介绍 一、Sigmoid函数1.1Sigmoid函数原型1.2sigmoid函数波形:由图形可看出在-10时已经接近于0,一般取值区间在[-5,5]。1.3sigmoid函数的导数转载导数波形如下,可见在横轴取值0时,导数达到最大... sigmoid函数波形 1、Sigmoid函数原型2、sigmoid函数波形:由图形可看出在-10时已经接近于0,一般取值区间在[-5...