Какви проблеми могат да възникнат при използването на функцията за активиране Sigmoid заедно с BatchNorm?

При използване на функцията на активиране Sigmoid заедно с Batch Normalization могат да възникнат следните проблеми:

• Сгъстяване на градиентите: Sigmoid сгъстява входните стойности в диапазона (0,1), което може да доведе до изчезване на градиентите, особено ако входовете са в наситени области на функцията (близо до 0 или 1).

• Промяна на разпределението: BatchNorm нормализира входовете към слоя, но след прилагането на Sigmoid разпределението става силно сгъстено и асиметрично, което може да влоши обучението.

• Загуба на предимствата на BatchNorm: BatchNorm работи по-добре с активирания, които имат нулево средно и симетричен диапазон (например ReLU или tanh). Въпреки това, Sigmoid променя изходите в положителен диапазон, което намалява ефективността на нормализацията.

Поради тези причини често се препоръчва да се използва ReLU или други функции на активиране с BatchNorm, а Sigmoid да се прилага на изходния слой, ако е необходимо (например за бинарна класификация).