深層学習ネットワークにおけるシグモイド活性化関数の制限は何ですか?

シグモイド活性化関数は、ニューラル ネットワークに非線形機能を導入するために使用される一般的に使用される非線形関数です。入力値を 0 から 1 までの範囲にマッピングするため、バイナリ分類タスクでよく使用されます。シグモイド関数にはいくつかの利点がありますが、ネットワークのパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性があるいくつかの欠点もあります。たとえば、シグモイド関数の入力値が 0 から遠く離れている場合、勾配は 0 に近くなり、勾配消失の問題が発生し、ネットワークの深さが制限されます。さらに、シグモイド関数の出力は 0 を中心としていないため、データ ドリフトや勾配爆発の問題が発生する可能性があります。したがって、場合によっては、シグモイド関数の欠点を克服し、ネットワーク パフォーマンスを向上させるために、ReLU などの他の活性化関数を使用する方が適している場合があります。

シグモイド活性化関数の欠点をいくつか次に示します。

1. 勾配消失問題

バックプロパゲーション アルゴリズムでは、勾配はネットワーク パラメーターの更新において重要な役割を果たします。ただし、入力が 0 または 1 に近い場合、シグモイド関数の導関数は非常に小さくなります。これは、トレーニング プロセス中に、これらの領域の勾配も非常に小さくなり、勾配の消失の問題が発生することを意味します。バックプロパゲーション中に勾配が徐々に減少するため、ニューラル ネットワークがより深い特徴を学習することが困難になります。

2. 出力が 0 を中心としていません

シグモイド関数の出力が 0 を中心としていないため、問題が発生する可能性があります。 。たとえば、ネットワークの一部の層では、入力の平均値が非常に大きくなったり、非常に小さくなったりする場合があり、このような場合、シグモイド関数の出力は 1 または 0 に近くなり、シグモイド関数のパフォーマンスの低下につながる可能性があります。通信網。

3. 時間がかかる

シグモイド関数の計算には、他の活性化関数 (ReLU など) よりも時間がかかります。これは、シグモイド関数には指数演算が含まれるため、演算が遅くなります。

4. スパースではない

スパース表現は、計算の複雑さとストレージ スペースの使用を軽減できる非常に便利な機能です。ただし、シグモイド関数は、その出力が範囲全体にわたって価値があるため、スパースではありません。これは、シグモイド関数を使用するネットワークでは、ニューロンの小さなサブセットだけが出力を生成するのではなく、各ニューロンが出力を生成することを意味します。これにより、ネットワークに過度の計算負荷がかかる可能性があり、ネットワークの重みを保存するコストも増加します。

5. 負の入力はサポートされていません

シグモイド関数の入力は負ではない数値である必要があります。これは、ネットワークへの入力が負の数値を持つ場合、シグモイド関数はそれらを処理できないことを意味します。これにより、ネットワークのパフォーマンスが低下したり、誤った出力が生成されたりする可能性があります。

6. マルチカテゴリ分類タスクには適用できません

シグモイド関数は、出力範囲が 0 であるため、二項分類タスクに最適です。 1に。ただし、複数カテゴリの分類タスクでは、出力が複数のカテゴリの 1 つを表す必要があるため、出力を正規化するためにソフトマックス関数を使用する必要があります。シグモイド関数を使用するには、カテゴリごとに異なる分類器をトレーニングする必要があり、計算コストとストレージ コストの増加につながります。

上記は、深層学習ネットワークにおけるシグモイド関数の欠点の一部です。シグモイド関数が依然として役立つ場合もありますが、ほとんどの場合、ReLU、LeakyReLU、ELU、Swish などの他の活性化関数を使用する方が適しています。これらの関数は、パフォーマンスが高く、計算速度が速く、ストレージ要件が少ないため、実際のアプリケーションでより広く使用されています。

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