Kādi problēmas var rasties, izmantojot Sigmoid aktivācijas funkciju kopā ar BatchNorm?

Izmantojot Sigmoid aktivizācijas funkciju kopā ar Batch Normalization, var rasties šādi problēmas:

• Gradienšu saspiestība: Sigmoid saspiest ievades vērtības diapazonā (0,1), kas var novest pie gradientu zuduma, īpaši, ja ievades ir funkcijas piesātinātajās jomās (tuvu 0 vai 1).

• Izplatījuma izmaiņas: BatchNorm normalizē slāņa ievades, bet pēc Sigmoid piemērošanas izplatījums kļūst ļoti saspiests un asimetrisks, kas var pasliktināt apmācību.

• BatchNorm priekšrocību zaudēšana: BatchNorm labāk darbojas ar aktivācijām, kurām ir nulles vidējā vērtība un simetriska diapazons (piemēram, ReLU vai tanh). Tomēr Sigmoid pārvieto izejas pozitīvā diapazonā, samazinot normalizācijas efektivitāti.

Tādēļ bieži ieteicams izmantot ReLU vai citas aktivācijas funkcijas ar BatchNorm, un Sigmoid piemērot izejas slānī, ja tas ir nepieciešams (piemēram, binārai klasifikācijai).