sigmoid！Sigmoid Linear Unit？

本文目录一览：

• 1、sigmoid和softmax函数有什么区别
• 2、深度学习基础入门篇[四]:激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU...
• 3、深度学习随笔——Softmax函数与Sigmoid函数的区别与联系
• 4、常用激活函数:Sigmoid、tanh、ReLU等的作用及优缺点
• 5、激活函数sigmoid、tanh、softmax、relu、swish原理及区别
• 6、CV面试题|分类任务中sigmoid和softmax的区别

sigmoid和softmax函数有什么区别

对于二分类而言，Sigmoid函数与Softmax函数理论上没有本质上的区别（以输入 [公式][公式] 为例）：两者之间还存着差异的主要原因在于，Sigmoid函数针对两点分布提出。

sigmoid函数和softmax函数都是将网络最后一层输出的连续值映射概率空间中，作为分类任务的输出结果。（1）二分类任务 在二分类任务中，常使用sigmoid。

在二分类任务中，Sigmoid函数与Softmax函数在理论上没有本质上的区别。当Softmax函数用于二分类时，其输出可以看作是两个类别的概率分布，其中一个类别的概率是另一个类别概率的补集。实际差异：使用Sigmoid函数时，最后一层全连接层的神经元个数为1，因为Sigmoid函数只区分目标和背景两类。

深度学习基础入门篇[四]:激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU...

sigmoid和tanh各有优缺点，sigmoid在早期应用较多，但容易出现梯度消失问题，而tanh则相对稳定，收敛速度较快。 激活函数相关问题总结ReLU在0点不可导，但实际应用中通常使用左导数或右导数，以避免导数不存在的错误。tanh的收敛速度比sigmoid快，因为tanh的梯度消失问题不如sigmoid严重。

深度学习中的激活函数介绍：tanh：功能：tanh激活函数将输入值压缩到1到1之间，与sigmoid类似，但输出范围是对称的。优势：与sigmoid相比，tanh的梯度问题更轻，因此收敛速度更快。PReLU：功能：PReLU是ReLU的变种，允许负值输入有一个可学习的线性斜率，增加了模型的灵活性。

深度学习激活函数总结 Sigmoid 函数 定义：Sigmoid函数由公式 $σ（x） = frac{1}{1 + e^{-x}}$ 定义。图形：Sigmoid函数的图形如S曲线，值域在0和1之间。导数：Sigmoid函数的导数可以用自身表示，即 $σ（x） = σ（x）（1 - σ（x）$。优点：平滑、易于求导，具有非常好的对称性。

**双曲正切函数（tanh）**：其图形与Sigmoid函数类似，但输出均值为0，这使得收敛速度比Sigmoid更快。tanh同样具有软饱和性，可能导致梯度消失问题。 **ReLU 函数**：一种简单高效的激活函数，输出正数原样输出，负数置零。计算上更省资源，但存在激活函数死区问题，即在负数区域神经元几乎不激活。

深度学习随笔——Softmax函数与Sigmoid函数的区别与联系

Softmax函数本身针对多项分布提出sigmoid，当类别数是2时sigmoid，它退化为二项分布。而它和Sigmoid函数真正的区别在于——二项分布包含两个分类类别（姑且分别称为A和B），而两点分布其实是针对一个类别的概率分布，其对应的那个类别的分布直接由1-P得出。

在二分类任务中，虽然Sigmoid函数与Softmax函数在理论上可以化为相同的数学表达形式，但它们的输入输出和含义是不同的。Sigmoid函数是对一个类别的“建模”，而Softmax函数是对两个类别建模。以上是对Softmax函数与Sigmoid函数的区别与联系的详细阐述。

Softmax函数和Sigmoid函数的区别与联系如下sigmoid：区别sigmoid：应用场景：Sigmoid函数：主要用于多标签分类问题，即一个样本可能属于多个类别。它通过将原始输出值转换到区间，为每个可能的类别提供一个概率值。Softmax函数：主要用于多类别分类问题，即一个样本只属于一个类别。

在二分类任务中，理论上Softmax函数和Sigmoid函数并没有本质区别，但从实践角度看，两者在反向传播过程中表现有所不同。这是因为计算框架的限制，比如Pytorch或TensorFlow中，它们在处理矩阵运算时存在细微差异。实验结果显示，不同的分类模型可能更适合使用Sigmoid函数或Softmax函数。

应用场景不同：sigmoid函数主要用于二分类问题，而softmax函数则用于多分类问题。输出值范围不同：sigmoid函数的输出值在0~1之间，表示一个类别的概率；而softmax函数的输出值是一个概率分布，所有类别的概率之和为1。

常用激活函数:Sigmoid、tanh、ReLU等的作用及优缺点

1、作用：Tanh函数将输入映射到（-1，1）的区间，通常用于隐藏层中，以引入非线性元素。优点：输出是0均值，有助于改善梯度消失问题（相对于Sigmoid函数）。相比Sigmoid函数，Tanh函数在隐藏层中的表现通常更好。

2、优点：输出值限定在0到1之间，适合用于将概率作为输出的模型。缺点：计算量大，包含幂运算和除法。导数取值范围是[0， 0.25]，容易导致梯度消失问题，特别是在深层神经网络中。输出不是0均值，会改变数据的原始分布。

3、Sigmoid函数 表达式：σ = 1 / ） 特性：输出值在之间，常用于二分类问题的输出层。 缺点：饱和激活函数，当输入值非常大或非常小时，梯度接近于0，容易导致梯度消失问题，影响网络的训练效率。

4、优点：解决了ReLU的死亡问题，输出在负区间的梯度不为0，增强网络表达能力。缺点：依然有输出为0的情况，Swish和GeLU提供了更自然的非线性替代。Swish/SiLU函数 表达式：[公式]优点：连续的S型曲线，结合了线性和非线性，减少神经元死亡，且在某些实验中表现优于ReLU。

5、用途：二分类任务的输出层，将输出压缩为概率值。缺点：梯度消失问题（输入值较大时导数接近0），输出非零中心化。Tanh 公式：$ tanh（x） = dfrac{e^x - e^{-x}}{e^x + e^{-x}} 输出范围：（-1， 1）用途：隐藏层激活函数，输出以零为中心。缺点：梯度消失问题（与Sigmoid类似）。

激活函数sigmoid、tanh、softmax、relu、swish原理及区别

总体而言sigmoid，sigmoid函数适用于二分类sigmoid，tanh适用于多分类，而relu、swish、softmax等则在深层网络中表现出色。选择合适sigmoid的激活函数依赖于具体任务的特性和网络的深度。对于relu，使用时需注意learning rate的设置，避免神经元“死亡”。通过上述讨论，sigmoid我们可以清晰地理解这些激活函数的原理和适用场景，为实际应用提供指导。

sigmoid和tanh各有优缺点，sigmoid在早期应用较多，但容易出现梯度消失问题，而tanh则相对稳定，收敛速度较快。 激活函数相关问题总结ReLU在0点不可导，但实际应用中通常使用左导数或右导数，以避免导数不存在的错误。tanh的收敛速度比sigmoid快，因为tanh的梯度消失问题不如sigmoid严重。

尽管Tanh函数在某些方面比Sigmoid函数更具优势，但它同样存在梯度消失问题，特别是在其饱和区。ReLu函数和softplus函数ReLu函数的全称为Rectified Linear Units，其表达式为sigmoid：f（x） = max（0， x）ReLu函数在输入值大于0时，输出等于输入；在输入值小于等于0时，输出为0。

CV面试题|分类任务中sigmoid和softmax的区别

1、sigmoid和softmax在分类任务中sigmoid的主要区别如下sigmoid： 适用场景： sigmoid：主要用于二分类任务。当任务是将实例分为两个类别时，sigmoid函数可以将网络最后一层的输出映射到区间内，表示属于某一类别的概率。 softmax：主要用于多分类任务。

2、在二分类任务中，常使用sigmoid。一般来讲，在二分类任务中使用sigmoid和softmax没有明显区别；但需要注意的是：如果使用sigmoid，则网络最后一层只有1个输出；如果使用softmax，网络最后一层要有2个输出。

3、总结而言，sigmoid函数适用于二分类问题，其输出范围为（0，1），表示概率值。而softmax函数在多分类问题中表现更优，将多分类结果以概率的形式展现，便于预测选择概率最大的类别作为最终答案。

4、在二分类问题中，Sigmoid和Softmax理论上并无本质区别，但在实践中，由于框架的计算方式差异，两者在反向传播时可能有细微差别。实验结果显示，选择哪种函数可能取决于具体的模型性能。对于多分类或多标签分类，Softmax与Sigmoid的应用有所不同。

5、总结而言，sigmoid和softmax在理论上可以互换使用于二分类问题，但实际上它们在实现细节上存在差异，这些差异可能会影响模型的性能。选择sigmoid还是softmax，需要根据具体任务的特性和需求来决定。