Milyen problémák léphetnek fel a Sigmoid aktivációs függvény és a BatchNorm használata során?

A Sigmoid aktivációs függvény és a Batch Normalization együttes használatakor a következő problémák léphetnek fel:

• Gradienssűrítés: A Sigmoid az bemeneti értékeket (0,1) közötti tartományba sűríti, ami a gradiens eltűnéséhez vezethet, különösen, ha a bemenetek a függvény telítődési területein vannak (közel 0 vagy 1).

• Eloszlás megváltozása: A BatchNorm normalizálja a réteg bemeneteit, de a Sigmoid alkalmazása után az eloszlás erősen összenyomott és aszimmetrikus lesz, ami rontja a tanulást.

• A BatchNorm előnyeinek elvesztése: A BatchNorm jobban működik olyan aktivációkkal, amelyeknek nulla átlaguk és szimmetrikus tartományuk van (pl. ReLU vagy tanh). A Sigmoid azonban a kimeneteket pozitív tartományba helyezi, csökkentve a normalizáció hatékonyságát.

Ezek miatt gyakran ajánlott ReLU vagy más aktivációs függvények használata a BatchNorm-mal, és a Sigmoid alkalmazása a kimeneti rétegen, ha szükséges (pl. bináris osztályozás esetén).