Какие проблемы могут возникать при использовании функции активации Sigmoid вместе с BatchNorm?

При использовании функции активации Sigmoid вместе с Batch Normalization могут возникать следующие проблемы:

• Сжатие градиентов: Sigmoid сжимает входные значения в диапазон (0,1), что может привести к затуханию градиентов, особенно если входы находятся в насыщенных областях функции (близко к 0 или 1).

• Нарушение распределения: BatchNorm нормализует входы к слою, но после применения Sigmoid распределение становится сильно сжато и несимметрично, что может ухудшить обучение.

• Потеря преимуществ BatchNorm: BatchNorm лучше работает с активациями, которые имеют нулевое среднее и симметричный диапазон (например, ReLU или tanh). Sigmoid же смещает выходы в положительный диапазон, что снижает эффективность нормализации.

Из-за этих причин часто рекомендуют использовать ReLU или другие функции активации с BatchNorm, а Sigmoid применять на выходном слое, где это необходимо (например, для бинарной классификации).