Apakah batasan fungsi pengaktifan sigmoid dalam rangkaian pembelajaran mendalam?

Fungsi pengaktifan sigmoid ialah fungsi tak linear yang biasa digunakan untuk memperkenalkan ciri tak linear dalam rangkaian saraf. Ia memetakan nilai input kepada julat antara 0 dan 1, jadi ia sering digunakan dalam tugas klasifikasi binari. Walaupun fungsi sigmoid mempunyai beberapa kelebihan, ia juga mempunyai beberapa kelemahan yang boleh menjejaskan prestasi rangkaian secara negatif. Sebagai contoh, apabila nilai input fungsi sigmoid jauh dari 0, kecerunan menghampiri 0, menyebabkan masalah kehilangan kecerunan dan mengehadkan kedalaman rangkaian. Di samping itu, output fungsi sigmoid tidak berpusat di sekitar 0, yang boleh menyebabkan masalah hanyut data dan letupan kecerunan. Oleh itu, dalam beberapa kes, fungsi pengaktifan lain seperti ReLU mungkin lebih sesuai digunakan untuk mengatasi kelemahan fungsi sigmoid dan meningkatkan prestasi rangkaian.

Berikut adalah beberapa kelemahan fungsi pengaktifan sigmoid.

1. Masalah kehilangan kecerunan

Dalam algoritma perambatan belakang, kecerunan memainkan peranan penting dalam mengemas kini parameter rangkaian. Walau bagaimanapun, apabila input hampir kepada 0 atau 1, terbitan fungsi sigmoid adalah sangat kecil. Ini bermakna semasa proses latihan, kecerunan juga akan menjadi sangat kecil di kawasan ini, yang membawa kepada masalah kehilangan kecerunan. Ini menyukarkan rangkaian saraf untuk mempelajari ciri yang lebih mendalam kerana kecerunan secara beransur-ansur berkurangan semasa perambatan belakang.

2. Output bukan 0-centered

Output fungsi sigmoid bukan 0-centered, yang mungkin menyebabkan beberapa masalah. Sebagai contoh, dalam beberapa lapisan rangkaian, nilai purata input mungkin menjadi sangat besar atau sangat kecil Dalam kes ini, output fungsi sigmoid akan hampir kepada 1 atau 0, yang boleh menyebabkan penurunan prestasi. rangkaian.

3. Memakan masa

Pengiraan fungsi sigmoid mengambil lebih masa daripada beberapa fungsi pengaktifan lain (seperti ReLU). Ini kerana fungsi sigmoid melibatkan operasi eksponen, yang merupakan operasi yang lebih perlahan.

4. Tidak jarang

Perwakilan jarang adalah ciri yang sangat berguna yang boleh mengurangkan kerumitan pengiraan dan penggunaan ruang storan. Walau bagaimanapun, fungsi sigmoid tidak jarang kerana outputnya bernilai pada keseluruhan julat. Ini bermakna bahawa dalam rangkaian yang menggunakan fungsi sigmoid, setiap neuron menghasilkan output, bukannya hanya subset kecil neuron yang menghasilkan output. Ini boleh mengakibatkan beban pengiraan yang berlebihan pada rangkaian dan juga meningkatkan kos penyimpanan berat rangkaian.

5. Input negatif tidak disokong

Input fungsi sigmoid mestilah nombor bukan negatif. Ini bermakna jika input kepada rangkaian mempunyai nilai berangka negatif, fungsi sigmoid tidak akan dapat mengendalikannya. Ini boleh menyebabkan rangkaian merosot dalam prestasi atau menghasilkan output yang salah.

6. Tidak berkenaan untuk tugasan pengelasan berbilang kategori

Fungsi sigmoid paling sesuai untuk tugasan pengelasan binari kerana julat outputnya adalah antara 0 dan 1. Walau bagaimanapun, dalam tugas pengelasan berbilang kategori, output perlu mewakili satu daripada berbilang kategori, jadi fungsi softmax perlu digunakan untuk menormalkan output. Menggunakan fungsi sigmoid memerlukan latihan pengelas yang berbeza untuk setiap kategori, yang akan mengakibatkan peningkatan kos pengiraan dan penyimpanan.

Di atas adalah beberapa kelemahan fungsi sigmoid dalam rangkaian pembelajaran mendalam. Walaupun fungsi sigmoid masih berguna dalam beberapa kes, dalam kebanyakan kes ia lebih sesuai untuk menggunakan fungsi pengaktifan lain, seperti ReLU, LeakyReLU, ELU, Swish, dsb. Fungsi ini mempunyai prestasi yang lebih baik, kelajuan pengiraan yang lebih pantas, dan keperluan storan yang kurang, dan oleh itu lebih banyak digunakan dalam aplikasi praktikal.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah batasan fungsi pengaktifan sigmoid dalam rangkaian pembelajaran mendalam?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!