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本篇文章給大家分享的是有關python中sigmoid函數的作用是什么，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。
1、說明
Sigmoid函數是生物學中常見的S型函數，也稱為S型生長曲線。在信息科學中，Sigmoid函數通常被用作神經網絡的閾值函數，將變量映射到0,1之間 。
2、優缺點
優點：平滑、易于求導。
缺點：激活函數計算量大，反向傳播求誤差梯度時，求導涉及除法；反向傳播時，很容易就會出現梯度消失的情況，從而無法完成深層網絡的訓練。
3、實例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def sigmoid(x): # 直接返回sigmoid函數 return 1. / (1. + np.exp(-x)) def plot_sigmoid(): # param:起點，終點，間距 x = np.arange(-8, 8, 0.2) y = sigmoid(x) plt.plot(x, y) plt.show() if __name__ == '__main__': plot_sigmoid()
以上就是python中sigmoid函數的作用是什么，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。
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