Kokios problemos gali kilti naudojant Sigmoid aktyvacijos funkciją kartu su BatchNorm?

Naudojant Sigmoid aktyvavimo funkciją kartu su Batch Normalization, gali kilti šie problemos:

• Gradiento suspaudimas: Sigmoid suspaudžia įėjimo reikšmes į intervalą (0,1), kas gali sukelti gradientų nykimą, ypač jei įėjimai yra funkcijos prisotintose srityse (artimi 0 arba 1).

• Pasiskirstymo pokyčiai: BatchNorm normalizuoja sluoksnio įėjimus, tačiau po Sigmoid taikymo pasiskirstymas tampa stipriai suspaustas ir asimetrinis, kas gali pabloginti mokymąsi.

• BatchNorm privalumų praradimas: BatchNorm geriau veikia su aktyvacijomis, kurios turi nulines vidurkius ir simetrišką intervalą (pvz., ReLU arba tanh). Tačiau Sigmoid iškelia išėjimus į teigiamą intervalą, kas sumažina normalizacijos efektyvumą.

Dėl šių priežasčių dažnai rekomenduojama naudoti ReLU arba kitas aktyvavimo funkcijas su BatchNorm, o Sigmoid taikyti išėjimo sluoksnyje, jei tai būtina (pvz., dvejetainė klasifikacija).