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sigmoid函数特性

[问答题]

sigmoid函数特性

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关山第一菜头像 关山第一菜

导数的值域为（0，0.25】，深层网络反向传播梯度消失原因之一。

发表于 2019-04-16 00:08:17 回复(0)
Better-M头像 Better-M
值域是(0，1)。
发表于 2019-04-09 10:43:53 回复(0)
Leeguohui头像 Leeguohui

定义域（-∞，+∞），值域（0，1），S形函数，中间梯度大，越趋于两端梯度越小，容易梯度消失，函数为 f=1/（1-e^x），导数为y=y（1-y）

编辑于 2019-10-30 00:05:19 回复(0)
牛客878327618号头像 牛客878327618号
输入的绝对值变大时，导数非常接近0，反向传播时存在梯度消失的问题
发表于 2021-03-09 10:02:06 回复(0)
焦虑的车车头像 焦虑的车车
<p>将值固定在0-1之间，</p>
发表于 2020-05-29 22:39:15 回复(0)
创始元灵头像 创始元灵
sigmod函数值域为（0,1）
发表于 2019-05-27 09:04:50 回复(0)
牛客816062108号头像 牛客816062108号
与其他激活函数区别
发表于 2021-10-11 10:25:22 回复(0)
kry525头像 kry525
定义域（-∞，+∞） 值域（0，1） 中间梯度大，越趋于两端梯度越小 函数为 f=1/（1-e^x） 导数为y=y（1-y）
发表于 2021-06-20 00:46:30 回复(0)
低调小学生来了头像 低调小学生来了
sigomid激活函数定义域为R，值域(0，1)，具有概率性质。求导形式简单，对于深度学习进行反向传播，计算方便。但只在靠近0临域处，梯度比较大，所以在反向传播过程，很可能出现梯度消失问题，所以在每一层网络中可以考虑加入批归一化操作，归一化范围为(-1，1)。
发表于 2021-01-31 21:04:26 回复(0)
被折翼的小仙女🍀头像 被折翼的小仙女🍀

x轴可以取任何值，y在0-1之间

发表于 2020-04-01 23:53:46 回复(0)
飞行棋疯了头像 飞行棋疯了

值域0-1

发表于 2020-02-01 12:14:51 回复(0)
牛客471305338号头像 牛客471305338号

sigmoid取值0-1之间，越靠近正负半轴值变化越小，故而会存在gradient staurant

发表于 2020-01-31 02:33:16 回复(0)
未20191022094704头像 未20191022094704

值域为0-1，处处可导


发表于 2020-01-06 09:37:11 回复(0)
stephan_pan头像 stephan_pan

至于范围在0到1，输入越接近0梯度越大

发表于 2019-11-12 22:22:38 回复(0)
秃顶之路头像 秃顶之路

值域在(-1,1)之间，连续

发表于 2019-11-04 10:42:38 回复(0)
SilenceKi头像 SilenceKi

尽可能的区分了0和1

发表于 2019-10-11 14:13:03 回复(0)
月亮月亮你是月亮头像 月亮月亮你是月亮

值的范围是0到1


发表于 2019-09-14 13:42:52 回复(0)
龙小川头像 龙小川

1 当输入过大或者过小的时候，导数为0

2 值域为0-1

3 导数为fx(1-fx)

编辑于 2019-09-03 20:55:25 回复(0)
雅痞精猪男头像 雅痞精猪男

定义域为R，值域为［0,1］

函数处处可导，导数值域为（0，0.25］

编辑于 2019-07-24 10:27:59 回复(0)
和峰峰一起编程头像 和峰峰一起编程

sigmoid特性

定义域为负无穷到正无穷

值域为-1到1，且自变量为0时，函数值为0.5

处处可导，结果为fx*（1-fx）


编辑于 2019-07-20 08:10:11 回复(0)
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上传者：小小
难度：
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