[人工智能-深度学习-10]：神经网络基础 - 激活函数之sigmoid与二元逻辑分类的神经元模型

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目录

第1章 二元逻辑分类的神经元模型

1.1 神经元 + 激活函数模型

1.2 神经元的多输入的几何意义

第2章 sigmoid激活函数

2.1 sigmoid函数的数学表达式

2.2 sigmoid函数的几何图形

2.3 sigmoid函数的几何意义

2.4 sigmod实现二元逻辑分类的思想

2.5 sigmoid激活函数的缺点

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第1章 二元逻辑分类的神经元模型

1.1 神经元 + 激活函数模型

在本章，这里的激活函数是sigmoid函数，在其他场合，可以使用其他激活函数。

1.2 神经元的多输入的几何意义

第2章 sigmoid激活函数

2.1 sigmoid函数的数学表达式

2.2 sigmoid函数的几何图形

• sigmoid是单调变化：变化后的输出序列的顺序关系与输入序列的顺序关系一致
• sigmoid是压缩变换：变化后的空间被压缩到了【0,1】区间
• 其导函数有导数为0的值，用于loss函数时，就是loss函数最小值处。

2.3 sigmoid函数的几何意义

（1）输入值X的作用

• 是【-无穷， +无穷数】 值空间的任意值，它代表了输入数据的一个特征值。

（2）神经元WX+B的作用

• 对输入数据进行线性变换：即放大或缩小（由w决定），或平移（有b决定）
• 线性变化后，输出数据Ui=WXi + Bi依然落在【-无穷， +无穷】数值空间中
• 线性变化得到的输出序列Ui，并没有改变输入数据序列Xi的顺序关系，即单调性关系。

（3）Sigmoid函数作用

• 数据(-无穷， +无穷) 的数值空间压缩成了【0,1】的数值空间，因此是一种压缩变换。
• 压缩后得到的输出序列Yi，并没有改变输入序列Ui的顺序关系，即单调性关系。

（4）总体变化的作用

• 输入序列Xi经过神经元线性变化和sigmoid的压缩变换，由【-无穷， +无穷】到了【0,1】空间。
• 变化前后，输出序列与输入序列具有一致的顺序（排序）关系。

2.4 sigmod实现二元逻辑分类的思想

 备注：

二元逻辑分类的样本标签是数值1或0，而不是任意值。

• 1：表示是指定的分类类型
• 0：表示不是指定的分类类型
• 线性神经的输出Z的数值空间为【-无穷，+无穷】，经过sigmoid变换后，转换成了【0,1】区间。
• 由于sigmoid函数是指数变换，当Y接近1时，Z不需要接近+无穷。当Y接近0时，Z不需要接近-无穷。
• sigmoid函数的输出，反应了对输入数据的预测值越接近于该样本数据的标签编码值1，表示与样本标签越接近，相似度越高，这是sigmoid函数一个及其重要的特性，因此在二分类，甚至多分类中得到广泛应用的一个重要的原因。

2.5 sigmoid激活函数的缺点

（1）激活函数计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法。

• 需要大量的指数运算和除法运算，前向传播的计算量偏大。
• 反向传播求导时，该函数本身就包含除法，相比与加法和乘法，运算量偏大。

（2）反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况，从而无法完成深层网络的训练。

这是有sigmoid函数本身的几何特性所决定的，如下图所示。

sigmoid函数在（0,0.5）点为中心，在0附件，无论是上升到1附近的速度或下降为0的速度非常快，在0出，斜率最大，然后快速的下降，很快斜率就下降为0，也就是说，其梯度很快下降为0，导致在训练深层网络时，容易出现梯度消失的情形，无法进行进一步的训练。这是sigmoid函数一个非常大的缺点。

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