Кадоме мушкилотҳо метавонанд ҳангоми истифодаи функсияи фаъолгардонии Sigmoid дар якҷоягӣ бо BatchNorm рӯй диҳанд?

При використанні функції активації Sigmoid разом з Batch Normalization можуть виникнути наступні проблеми:

• Згортання градієнтів: Sigmoid зжимати вхідні значення в діапазон (0,1), що може призвести до зникнення градієнтів, особливо якщо входи знаходяться в насичених областях функції (близько до 0 або 1).

• Зміна розподілу: BatchNorm нормалізує входи до шару, але після застосування Sigmoid розподіл стає сильно зжатим і асиметричним, що може погіршити навчання.

• Втрата переваг BatchNorm: BatchNorm краще працює з активаціями, які мають нульове середнє і симетричний діапазон (наприклад, ReLU або tanh). Однак Sigmoid зміщує виходи в позитивний діапазон, що знижує ефективність нормалізації.

З цих причин часто рекомендується використовувати ReLU або інші функції активації з BatchNorm, а Sigmoid застосовувати на вихідному шарі, якщо це необхідно (наприклад, для бінарної класифікації).