¿Qué problemas pueden surgir al usar la función de activación Sigmoid junto con BatchNorm?

Al usar la función de activación Sigmoid junto con Batch Normalization, pueden surgir los siguientes problemas:

• Compresión de gradientes: Sigmoid comprime los valores de entrada en el rango (0,1), lo que puede llevar a la atenuación de los gradientes, especialmente si las entradas están en regiones saturadas de la función (cerca de 0 o 1).

• Alteración de la distribución: BatchNorm normaliza las entradas a la capa, pero después de aplicar Sigmoid, la distribución se vuelve muy comprimida y asimétrica, lo que puede empeorar el entrenamiento.

• Pérdida de ventajas de BatchNorm: BatchNorm funciona mejor con activaciones que tienen una media cero y un rango simétrico (por ejemplo, ReLU o tanh). Sin embargo, Sigmoid desplaza las salidas a un rango positivo, lo que reduce la eficacia de la normalización.

Por estas razones, a menudo se recomienda usar ReLU u otras funciones de activación con BatchNorm, y aplicar Sigmoid en la capa de salida cuando sea necesario (por ejemplo, para clasificación binaria).