Was sind die Einschränkungen der Sigmoid-Aktivierungsfunktion in Deep-Learning-Netzwerken?

Die Sigmoid-Aktivierungsfunktion ist eine häufig verwendete nichtlineare Funktion, mit der nichtlineare Merkmale in neuronale Netze eingeführt werden. Es ordnet Eingabewerte einem Bereich zwischen 0 und 1 zu und wird daher häufig bei binären Klassifizierungsaufgaben verwendet. Obwohl die Sigmoidfunktion einige Vorteile hat, weist sie auch einige Nachteile auf, die sich negativ auf die Netzwerkleistung auswirken können. Wenn beispielsweise der Eingabewert der Sigmoidfunktion weit von 0 entfernt ist, liegt der Gradient nahe bei 0, was das Problem des Verschwindens des Gradienten verursacht und die Tiefe des Netzwerks begrenzt. Darüber hinaus ist die Ausgabe der Sigmoidfunktion nicht um 0 zentriert, was zu Datendrift und Gradientenexplosionsproblemen führen kann. Daher sind in einigen Fällen möglicherweise andere Aktivierungsfunktionen wie ReLU besser geeignet, um die Mängel der Sigmoidfunktion zu überwinden und die Netzwerkleistung zu verbessern.

Im Folgenden sind einige Nachteile der Sigmoid-Aktivierungsfunktion aufgeführt.

1. Problem des Verschwindens von Gradienten

Im Backpropagation-Algorithmus spielen Gradienten eine wichtige Rolle bei der Aktualisierung von Netzwerkparametern. Wenn die Eingabe jedoch nahe bei 0 oder 1 liegt, ist die Ableitung der Sigmoidfunktion sehr klein. Dies bedeutet, dass während des Trainingsprozesses auch der Gradient in diesen Bereichen sehr klein wird, was zum Problem des Verschwindens des Gradienten führt. Dies macht es für das neuronale Netzwerk schwierig, tiefere Merkmale zu lernen, da die Gradienten während der Backpropagation allmählich abnehmen.

2. Die Ausgabe ist nicht 0-zentriert

Die Ausgabe der Sigmoidfunktion ist nicht 0-zentriert, was zu Problemen führen kann. In einigen Schichten des Netzwerks kann der Durchschnittswert der Eingabe beispielsweise sehr groß oder sehr klein werden. In diesen Fällen liegt die Ausgabe der Sigmoidfunktion nahe bei 1 oder 0, was zu einer verringerten Leistung führen kann Netzwerk.

3. Zeitaufwändig

Die Berechnung der Sigmoidfunktion dauert länger als bei einigen anderen Aktivierungsfunktionen (z. B. ReLU). Dies liegt daran, dass die Sigmoidfunktion exponentielle Operationen beinhaltet, die langsamer sind.

4. Nicht spärlich

Die spärliche Darstellung ist eine sehr nützliche Funktion, die die Rechenkomplexität und den Speicherplatzverbrauch reduzieren kann. Die Sigmoidfunktion ist jedoch nicht dünn besetzt, da ihre Ausgabe über den gesamten Bereich wertvoll ist. Das bedeutet, dass in einem Netzwerk, das eine Sigmoidfunktion verwendet, jedes Neuron eine Ausgabe erzeugt und nicht nur eine kleine Teilmenge von Neuronen, die eine Ausgabe erzeugt. Dies kann zu einer übermäßigen Rechenlast für das Netzwerk führen und erhöht auch die Kosten für die Speicherung von Netzwerkgewichten.

5. Negative Eingaben werden nicht unterstützt

Die Eingabe der Sigmoidfunktion muss eine nicht negative Zahl sein. Das heißt, wenn die Eingaben in das Netzwerk negative numerische Werte haben, kann die Sigmoidfunktion diese nicht verarbeiten. Dies kann dazu führen, dass die Leistung des Netzwerks abnimmt oder eine fehlerhafte Ausgabe erzeugt wird.

6. Gilt nicht für Klassifizierungsaufgaben mit mehreren Kategorien.

Die Sigmoidfunktion eignet sich am besten für binäre Klassifizierungsaufgaben, da ihr Ausgabebereich zwischen 0 und 1 liegt. Bei Klassifizierungsaufgaben mit mehreren Kategorien muss die Ausgabe jedoch eine von mehreren Kategorien darstellen, sodass die Softmax-Funktion zum Normalisieren der Ausgabe verwendet werden muss. Die Verwendung der Sigmoidfunktion erfordert das Training eines anderen Klassifikators für jede Kategorie, was zu höheren Rechen- und Speicherkosten führt.

Die oben genannten sind einige Mängel der Sigmoidfunktion in Deep-Learning-Netzwerken. Obwohl die Sigmoidfunktion in einigen Fällen immer noch nützlich ist, ist es in den meisten Fällen besser, andere Aktivierungsfunktionen wie ReLU, LeakyReLU, ELU, Swish usw. zu verwenden. Diese Funktionen bieten eine bessere Leistung, eine schnellere Berechnungsgeschwindigkeit und einen geringeren Speicherbedarf und werden daher in praktischen Anwendungen häufiger verwendet.

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