Почему в нейронных сетях редко используют сигмоиду как функцию активации?

Сигмоида — это классическая функция активации, которая сжимает входные значения в диапазон от 0 до 1. Однако в современных нейронных сетях её используют редко из-за нескольких недостатков:

• Проблема затухающего градиента: при больших по модулю значениях входа производная сигмоиды становится очень маленькой, из-за чего градиенты во время обратного распространения почти исчезают. Это замедляет или полностью останавливает обучение глубоких сетей.

• Нецентрированность по нулю: выход сигмоиды всегда положителен, что может приводить к смещению градиентов и ухудшению сходимости.

• Медленное обучение: из-за вышеуказанных причин обучение с сигмоидой обычно медленнее и менее эффективно.

Вместо сигмоиды часто используют функции ReLU и её вариации, которые решают эти проблемы и позволяют быстрее и стабильнее обучать глубокие сети.