딥러닝 네트워크에서 시그모이드 활성화 함수의 한계는 무엇입니까?

시그모이드 활성화 함수는 신경망에 비선형 기능을 도입하는 데 일반적으로 사용되는 비선형 함수입니다. 입력값을 0~1 사이의 범위로 매핑하므로 이진 분류 작업에 자주 사용됩니다. 시그모이드 함수에는 몇 가지 장점이 있지만 네트워크 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 몇 가지 단점도 있습니다. 예를 들어 시그모이드 함수의 입력값이 0에서 멀리 떨어져 있으면 기울기가 0에 가까워지므로 기울기가 사라지는 문제가 발생하고 네트워크의 깊이가 제한됩니다. 또한 시그모이드 함수의 출력은 0을 중심으로 하지 않으므로 데이터 드리프트 및 그래디언트 폭발 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 어떤 경우에는 시그모이드 함수의 단점을 극복하고 네트워크 성능을 향상시키기 위해 ReLU와 같은 다른 활성화 함수를 사용하는 것이 더 적합할 수 있습니다.

다음은 시그모이드 활성화 함수의 몇 가지 단점입니다.

1. 기울기 소멸 문제

역전파 알고리즘에서 기울기는 네트워크 매개변수를 업데이트하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 입력이 0이나 1에 가까우면 시그모이드 함수의 미분은 매우 작습니다. 이는 훈련 과정 중에 이러한 영역에서 기울기도 매우 작아져 기울기가 사라지는 문제가 발생한다는 것을 의미합니다. 이는 역전파 중에 기울기가 점차 감소하기 때문에 신경망이 더 깊은 특징을 학습하는 것을 어렵게 만듭니다.

2. 출력이 0 중심이 아닙니다.

시그모이드 함수의 출력이 0 중심이 아니므로 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 네트워크의 일부 계층에서는 입력의 평균 값이 매우 크거나 매우 작아질 수 있습니다. 이러한 경우 시그모이드 함수의 출력은 1 또는 0에 가까워져 성능이 저하될 수 있습니다. 회로망.

3. 시간 소모적

시그모이드 함수 계산은 다른 활성화 함수(예: ReLU)보다 시간이 더 걸립니다. 이는 시그모이드 함수가 지수 연산을 포함하기 때문에 연산 속도가 느리기 때문입니다.

4. 희소하지 않음

희소 표현은 계산 복잡성과 저장 공간 사용량을 줄일 수 있는 매우 유용한 기능입니다. 그러나 시그모이드 함수는 출력이 전체 범위에 걸쳐 가치가 있기 때문에 희소하지 않습니다. 이는 시그모이드 함수를 사용하는 네트워크에서 출력을 생성하는 뉴런의 작은 하위 집합이 아니라 각 뉴런이 출력을 생성한다는 것을 의미합니다. 이로 인해 네트워크에 과도한 계산 부담이 발생하고 네트워크 가중치를 저장하는 비용도 증가합니다.

5. 음수 입력은 지원되지 않습니다.

시그모이드 함수의 입력은 음수가 아닌 숫자여야 합니다. 이는 네트워크에 대한 입력이 음수 값을 갖는 경우 시그모이드 함수가 이를 처리할 수 없음을 의미합니다. 이로 인해 네트워크 성능이 저하되거나 잘못된 출력이 생성될 수 있습니다.

6. 다중 범주 분류 작업에는 적용할 수 없습니다

시그모이드 함수는 출력 범위가 0에서 1 사이이므로 이진 분류 작업에 가장 적합합니다. 그러나 다중 범주 분류 작업에서는 출력이 여러 범주 중 하나를 나타내야 하므로 출력을 정규화하려면 소프트맥스 함수를 사용해야 합니다. 시그모이드 함수를 사용하려면 각 범주에 대해 서로 다른 분류기를 훈련해야 하므로 계산 및 저장 비용이 증가합니다.

위 내용은 딥러닝 네트워크의 시그모이드 기능의 몇 가지 단점입니다. 어떤 경우에는 시그모이드 함수가 여전히 유용하지만 대부분의 경우 ReLU, LeakyReLU, ELU, Swish 등과 같은 다른 활성화 함수를 사용하는 것이 더 적합합니다. 이러한 함수는 더 나은 성능, 더 빠른 계산 속도 및 더 적은 저장 공간 요구 사항을 가지므로 실제 응용 프로그램에서 더 널리 사용됩니다.

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