本篇文章给大家分享的是有关python中sigmoid函数的作用是什么，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
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1、说明
Sigmoid函数是生物学中常见的S型函数，也称为S型生长曲线。在信息科学中，Sigmoid函数通常被用作神经网络的阈值函数，将变量映射到0,1之间 。
2、优缺点
优点：平滑、易于求导。
缺点：激活函数计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法；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。
3、实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def sigmoid(x): # 直接返回sigmoid函数 return 1. / (1. + np.exp(-x)) def plot_sigmoid(): # param:起点，终点，间距 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函数的作用是什么，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。
