Сигмоида - это функция активации, которая применяется в нейронных сетях для добавления нелинейности и ограничения выходных значений нейронов между 0 и 1. Она также помогает в управлении градиентным спуском и предотвращает исчезновение градиента во время обучения.
Формула для сигмоиды выглядит следующим образом: f(x) = 1 / (1 + e^(-x)). График этой функции напоминает букву "S", поэтому она и получила название "сигмоида".
Сигмоида используется в задачах бинарной классификации, где нужно предсказать вероятность принадлежности объекта к одному из двух классов. Результат работы сигмоиды на выходном слое нейронной сети интерпретируется как вероятность принадлежности объекта к положительному классу.
Однако сигмоида имеет недостатки, такие как проблема затухающих градиентов при обратном распространении ошибки. Поэтому в некоторых случаях предпочтительнее использовать другие функции активации, такие как ReLU или гиперболический тангенс.
Таким образом, сигмоида является важным компонентом нейронных сетей, которая помогает сделать предсказания более гибкими и эффективными.