Quais problemas podem surgir ao usar a função de ativação Sigmoid junto com BatchNorm?

Ao usar a função de ativação Sigmoid juntamente com a Normalização em Lote (Batch Normalization), podem ocorrer os seguintes problemas:

• Compressão de gradientes: Sigmoid comprime os valores de entrada na faixa (0,1), o que pode levar ao esgotamento dos gradientes, especialmente se as entradas estiverem em regiões saturadas da função (perto de 0 ou 1).

• Alteração da distribuição: BatchNorm normaliza as entradas para a camada, mas após a aplicação do Sigmoid, a distribuição torna-se fortemente comprimida e assimétrica, o que pode prejudicar o treinamento.

• Perda das vantagens do BatchNorm: BatchNorm funciona melhor com ativações que têm média zero e intervalo simétrico (por exemplo, ReLU ou tanh). No entanto, Sigmoid desloca as saídas para um intervalo positivo, o que reduz a eficácia da normalização.

Por essas razões, recomenda-se frequentemente usar ReLU ou outras funções de ativação com BatchNorm, e aplicar Sigmoid na camada de saída, quando necessário (por exemplo, para classificação binária).