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シグモイド関数
ディープラーニングの概要活性化関数
シグモイド関数とは、どんな入力も 0 から 1 のあいだになめらかに押し込める活性化関数です。
出力を確率のように読めるため、二値分類の出力層でよく使われます。なめらかな S 字を描くカーブが特徴です。
一方で入力が大きくても小さくても傾きがほぼゼロになるため、層を重ねると勾配消失問題を起こしやすく、中間層では ReLU 関数に置き換えられていきました。
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シグモイド関数とは、どんな入力も 0 から 1 のあいだになめらかに押し込める活性化関数です。
出力を確率のように読めるため、二値分類の出力層でよく使われます。なめらかな S 字を描くカーブが特徴です。
一方で入力が大きくても小さくても傾きがほぼゼロになるため、層を重ねると勾配消失問題を起こしやすく、中間層では ReLU 関数に置き換えられていきました。