Sigmoid関数は広く使われているが,近年はそれを使う人が少なくなっ

Sigmoid関数は広く使われているが,近年はそれを使う人が少なくなっている。主に固有の欠点のためだ。まず,深さニューラルネットワークの勾配反転は勾配爆発と勾配消失をもたらす。はしごが爆発する確率は小さいが、はしごが消える確率は比較的大きい。次にsigmoidの出力は0ではありません。これは望ましくない。それは,上部から出力される非ゼロ平均信号を入力した後層のニューロンによって得られるからである。最後に,解析式はべき乗演算を含み,計算機で解くのに時間がかかる.大規模な深層ネットワークでは、トレーニング時間が大幅に増加します。

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Sigmoid函数被广泛使用，但近年来使用它的人越来越少。主要是因为它固有的缺点。首先，深度神经网络的梯度反演导致梯度爆炸和梯度消失。梯子爆炸的概率很小，但是梯子消失的概率比较高。其次，sigmoid的输出不为0。这是不可取的。这是因为它是由后层的神经元输入从顶部输出的非零平均信号获得的。最后，解析公式包含幂运算，在计算机上求解需要很长时间，在大型深度网络中，训练时间显着增加。

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Sigmoid函数被广泛使用，但是近年来使用它的人变少了。主要是因为固有的缺点。首先，深度神经网络的梯度反转导致梯度爆炸和梯度消失。梯子爆炸的概率很小，但是梯子消失的概率比较大。接着sigmoid的输出不是0。这不可取。这是因为输入了从上部输出的非零平均信号的后一层的神经元获得的。最后，解析式包括幂运算，用计算机求解需要时间。在大规模的深层网络中，训练时间大幅增加。

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Sigmoid函数被广泛使用，但近年来使用它的人越来越少。主要是因为固有的缺点。首先，深度神经网络的梯度反演会带来梯度爆炸和梯度消失。梯子爆炸的概率很小，但梯子消失的概率比较大。其次，sigmoid的输出不是0。这是不希望的。这是因为输入了从上部输出的非零平均信号后层的神经元得到的。最后，解析表达式包含幂运算，用计算机求解需要时间。在大规模的深层网络中，训练时间会大幅增加。

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