百度试题 结果1 题目Sigmoid函数可以使输出平滑而连续地限制在0-1,在0的附近表现为___,而远离0的区域表现出___,输入___,越接近于0;输入___,越接近于1。相关知识点: 试题来源: 解析 近视线性函数 非线性 越小 越大 反馈 收藏
Sigmoid函数的范围不包括负数,因此不是0到1之间的范围。 所以,正确答案是A √。Sigmoid函数的范围确实是(0,1)。 这道题目涉及到Sigmoid函数的范围,需要分析Sigmoid函数的数学性质和范围。Sigmoid函数是一种常用的激活函数,其输出通常在某个特定范围内。首先,了解Sigmoid函数的定义和形状,然后确定它的输出范围。最后...
Sigmoid 函数能够将输入值映射到 [0, 1] 之间，从而将结果解释为概率。
sigmoid函数又叫逻辑函数，它是一种非线性函数，可用来表示输入从0到1变化的连续变换。Sigmoid函数是S型曲线，其作用类似于开关，用于单层或多层神经网络中。sigmoid 函数的函数图像如下：从图中可看出，sigmoid函数表达式如下：$$y = \frac{1}{1+e^{-x}}$$ 这个函数的 x 是一个自变量，而 y 是函数值。当...
(2)对于二分类问题,输出层是sigmoid函数。这是因为sigmoid函数可以把实数域光滑的映射到[0,1]空间。函数值恰好可以解释为属于正类的概率(概率的取值范围是0~1)。另外,sigmoid函数单调递增,连续可导,导数形式非常简单,是一个比较合适的函数 (3)对于多分类问题,输出层就必须是softmax函数了。softmax函数是sigmoid函数...
这是因为sigmoid函数可以把实数域光滑的映射到[0,1]空间。函数值恰好可以解释为属于正类的概率（概率的取值范围是0~1）。另外，sigmoid函数单调递增，连续可导，导数形式非常简单，是一个比较合适的函数 （3）对于多分类问题，输出层就必须是softmax函数了。softmax函数是sigmoid函数的推广 ...
确实诚如问题所言，并非所有0-1之间的数都可以称为概率，事实上很少有人意识到这个问题——比如说，当...
ENsigmoid函数是一个激活函数，它会产生0到1之间的值。因此，基本上，如果您想要的值不是0和1，就不...
特点:可以解释,比如将0-1之间的取值解释成一个神经元的激活率(firing rate) 缺陷: 有饱和区域,是软饱和,在大的正数和负数作为输入的时候,梯度就会变成零,使得神经元基本不能更新。 只有正数输出(不是zero-centered),这就导致所谓的zigzag现象: 详细说明: ...
Sigmoid： 特点：输出值在0到1之间，常用于二分类任务的输出层。 优点：易于理解，输出值可以解释为概率。 缺点：梯度消失问题严重，当输入值远离0时，梯度趋近于0，导致深层网络训练困难。ReLU： 特点：当输入大于0时，输出等于输入；当输入小于等于0时，输出为0。 优点：解决了梯度消失问题，计算效率...