Millised probleemid võivad tekkida Sigmoid aktivatsioonifunktsiooni kasutamisel koos BatchNorm-iga?

Kasutades Sigmoid aktivatsioonifunktsiooni koos Batch Normalization'iga, võivad tekkida järgmised probleemid:

• Gradientide kokkusurumine: Sigmoid surub sisendväärtused vahemikku (0,1), mis võib viia gradientide kadumiseni, eriti kui sisendid asuvad funktsiooni küllastuspiirkondades (lähedal 0 või 1).

• Jaotuse muutus: BatchNorm normaliseerib kihi sisendid, kuid pärast Sigmoid'i rakendamist muutub jaotus tugevalt kokkusurutuks ja asümmeetriliseks, mis võib halvendada õppimist.

• BatchNorm'i eeliste kaotus: BatchNorm töötab paremini nullkeskmise ja sümmeetrilise vahemikuga aktivatsioonidega (näiteks ReLU või tanh). Kuid Sigmoid nihutab väljundid positiivsele vahemikule, vähendades normaliseerimise tõhusust.

Seetõttu soovitatakse sageli kasutada ReLU või muid aktivatsioonifunktsioone koos BatchNorm'iga ning rakendada Sigmoid väljundkihil, kui see on vajalik (näiteks binaarset klassifikatsiooni puhul).