sigmoidsigmoid function——

大白话深度学习中的Sigmoid函数

1、Sigmoid函数，听起来挺高大上的，但其实它就是深度学习里一个特别重要的“小工具”。咱们用大白话来聊聊它到底是咋回事。首先，Sigmoid函数长啥样呢？它就像一条S形的曲线，一头翘起来，另一头也翘起来，中间凹下去。这条曲线有个特点，就是不管输入是啥数，输出的结果都在0到1之间。

2、Sigmoid函数在深度学习中的大白话解释如下：Sigmoid函数是什么：Sigmoid函数，简单来说，就是一个特殊的函数，形状像个大写的“S”。无论你输入什么数值，Sigmoid函数都能把它“压缩”到0和1之间。Sigmoid函数在神经网络中的作用：激活函数：在神经网络里，Sigmoid常被用作激活函数。

3、Sigmoid函数，又称logistic函数，是深度学习领域早期广泛使用的激活函数之一。尽管如今因其固有缺点而较少作为主要的激活函数使用，但它依然在二分类问题中的概率划分方面发挥着重要作用。

4、首先，Sigmoid函数，如σ（x）或sig（x），是一种特殊的Logistic函数，其图形呈现出经典的S形曲线，输入任何实数，其输出始终在0和1之间，这使得它作为压缩函数，特别适用于处理极端值的输入。在神经网络中，Sigmoid常作为激活函数，其输出的非线性特性使得神经元能够处理非线性可分问题。

5、Sigmoid函数：适用于多标签分类问题，即可以同时选择多个类别的情况。在二分类问题中，也可以将输出解释为属于某一类别的概率。Softmax函数：适用于多分类问题，即只能从多个分类中选择一个正确答案的情况。在深度学习中，常常作为多层感知机（MLP）的最后一层，并配合交叉熵损失函数使用。

6、Sigmoid函数Sigmoid函数是深度学习早期最常用的激活函数之一，其数学表达式为：$$ sigma（x） = frac{1}{1 + e^{-x}} $$该函数的输出范围严格限定在0到1之间，具有平滑、可微的特性。这种特性使其非常适合用于二分类问题的输出层，例如在逻辑回归中直接输出概率值。

通俗易懂的深度学习——激活函数之Sigmoid

1、Sigmoid函数，又称logistic函数，是深度学习领域早期广泛使用的激活函数之一。尽管如今因其固有缺点而较少作为主要的激活函数使用，但它依然在二分类问题中的概率划分方面发挥着重要作用。

2、而且，Sigmoid函数还有个好处，就是它的导数很容易算。在深度学习里，我们经常需要用到反向传播算法来更新神经网络的权重。这个算法需要用到激活函数的导数。Sigmoid函数的导数很简单，就是它自己乘以1减去它自己。这样，在计算反向传播的时候，我们就能很快地算出梯度，然后更新权重。

3、Sigmoid函数在深度学习中的大白话解释如下：Sigmoid函数是什么：Sigmoid函数，简单来说，就是一个特殊的函数，形状像个大写的“S”。无论你输入什么数值，Sigmoid函数都能把它“压缩”到0和1之间。Sigmoid函数在神经网络中的作用：激活函数：在神经网络里，Sigmoid常被用作激活函数。

4、tanh激活函数 函数表达式：优点：输出范围在（-1， 1），解决了Sigmoid不是0均值输出的问题。在靠近0处的导数值较Sigmoid更大，收敛速度更快。缺点：计算量大的问题仍然存在。导数范围在（0， 1）之间，梯度消失问题虽然得到缓解，但仍然存在。 ReLU激活函数 函数表达式：优点：计算速度快。

什么时候用relu什么时候用sigmoid

1、为了解决这个问题，可以使用改进的ReLU变体，如Leaky ReLU、Parametric ReLU（PReLU）和ELU等。Sigmoid函数在输入值非常大或非常小的时候，梯度几乎接近于0，导致梯度消失问题。此外，Sigmoid函数的输出不是零中心，可能影响训练稳定性。因此，在选择激活函数时，需要根据具体的应用场景和需求进行权衡。

2、常用激活函数：Sigmoid、tanh、ReLU等的作用及优缺点 Sigmoid函数 作用：Sigmoid函数可以将一个实数映射到（0，1）的区间，通常用于二分类问题中，将输出解释为概率。优点：输出范围在0到1之间，适合作为概率输出。易于理解和实现。

3、Sigmoid函数 表达式：σ = 1 / ） 特性：输出值在之间，常用于二分类问题的输出层。 缺点：饱和激活函数，当输入值非常大或非常小时，梯度接近于0，容易导致梯度消失问题，影响网络的训练效率。

4、一文搞懂激活函数：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。

softmax与sigmoid函数的理解

1、sigmoid函数可以看作是softmax函数在二分类问题中的特殊情况。当softmax函数处理二分类问题时，其输出向量只有两个元素，分别表示两个类别的概率值。此时，softmax函数可以简化为sigmoid函数的形式。因此，可以说sigmoid函数是softmax函数在二分类问题中的特例。

2、Sigmoid函数是对一个类别的“建模”，而Softmax函数是对两个类别建模。以上是对Softmax函数与Sigmoid函数的区别与联系的详细阐述。

3、sigmoid函数的特点在于其输出值在0到1之间，这使得它非常适合用于二分类问题。当输入值zzz很大时，输出值趋近于1；当输入值zzz很小时，输出值趋近于0。这种特性使得sigmoid函数能够很好地将输入值映射到两个类别上。softmax分类 softmax函数则用于多分类问题。

常用激活函数:Sigmoid、tanh、ReLU等的作用及优缺点

作用：Tanh函数将输入映射到（-1，1）的区间，通常用于隐藏层中，以引入非线性元素。优点：输出是0均值，有助于改善梯度消失问题（相对于Sigmoid函数）。相比Sigmoid函数，Tanh函数在隐藏层中的表现通常更好。

优点：输出值限定在0到1之间，适合用于将概率作为输出的模型。缺点：计算量大，包含幂运算和除法。导数取值范围是[0， 0.25]，容易导致梯度消失问题，特别是在深层神经网络中。输出不是0均值，会改变数据的原始分布。

Sigmoid 激活函数 优点：Sigmoid 函数能够将输入映射到 （0， 1） 的输出范围，这在某些场景下非常有用，例如二分类问题的输出层。缺点：梯度消失：Sigmoid 函数在输入值非常大或非常小时，其导数接近于 0，这会导致梯度消失问题，使得深层网络的训练变得困难。

Sigmoid函数 表达式：σ = 1 / ） 特性：输出值在之间，常用于二分类问题的输出层。 缺点：饱和激活函数，当输入值非常大或非常小时，梯度接近于0，容易导致梯度消失问题，影响网络的训练效率。

表达式：$sigma（x）=max（alpha （e^x-1），x）$优点：结合了ReLU和Sigmoid的特点，在x0时有一个非零的梯度，同时输出均值接近0。 Maxout函数 表达式：$sigma（x）=max（W_1x+b_1，W_2x+b_2）$作用：融合两个神经元的输出，可以看作是对ReLU函数的一种泛化。

深度学习随笔——Softmax函数与Sigmoid函数的区别与联系

在二分类任务中，虽然Sigmoid函数与Softmax函数在理论上可以化为相同的数学表达形式，但它们的输入输出和含义是不同的。Sigmoid函数是对一个类别的“建模”，而Softmax函数是对两个类别建模。以上是对Softmax函数与Sigmoid函数的区别与联系的详细阐述。

Softmax函数本身针对多项分布提出，当类别数是2时，它退化为二项分布。而它和Sigmoid函数真正的区别在于——二项分布包含两个分类类别（姑且分别称为A和B），而两点分布其实是针对一个类别的概率分布，其对应的那个类别的分布直接由1-P得出。

应用场景不同：sigmoid函数主要用于二分类问题，而softmax函数则用于多分类问题。输出值范围不同：sigmoid函数的输出值在0~1之间，表示一个类别的概率；而softmax函数的输出值是一个概率分布，所有类别的概率之和为1。

Softmax函数和Sigmoid函数的区别与联系如下：区别：应用场景：Sigmoid函数：主要用于多标签分类问题，即一个样本可能属于多个类别。它通过将原始输出值转换到区间，为每个可能的类别提供一个概率值。Softmax函数：主要用于多类别分类问题，即一个样本只属于一个类别。

Sigmoid函数： 定义：输入值的S形曲线，输出在区间内。 用途：二分类问题中的输出层，输出值可解释为类别的概率。Tanh函数： 定义：双曲正切函数，输出在区间内。 用途：作为激活函数，增强网络性能，减少对输出层的依赖。