Quels problèmes peuvent survenir lors de l'utilisation de la fonction d'activation Sigmoid avec BatchNorm?

Lors de l'utilisation de la fonction d'activation Sigmoid avec la normalisation par lot (Batch Normalization), les problèmes suivants peuvent survenir:

• Compression des gradients: Sigmoid compresse les valeurs d'entrée dans la plage (0,1), ce qui peut entraîner une atténuation des gradients, surtout si les entrées se trouvent dans des régions saturées de la fonction (proches de 0 ou 1).

• Altération de la distribution: BatchNorm normalise les entrées de la couche, mais après l'application de Sigmoid, la distribution devient fortement comprimée et asymétrique, ce qui peut nuire à l'apprentissage.

• Perte des avantages de BatchNorm: BatchNorm fonctionne mieux avec des activations ayant une moyenne nulle et une plage symétrique (par exemple, ReLU ou tanh). Sigmoid déplace cependant les sorties dans une plage positive, ce qui réduit l'efficacité de la normalisation.

Pour ces raisons, il est souvent recommandé d'utiliser ReLU ou d'autres fonctions d'activation avec BatchNorm, et d'appliquer Sigmoid à la couche de sortie si nécessaire (par exemple, pour la classification binaire).