Что вы можете сказать про вычислительную устойчивость сигмоиды? Могут ли возникать какие-нибудь проблемы?
Формула сигмоиды выглядит так, как на картинке. При очень больших отрицательных или положительных значениях x у функции действительно могут возникнуть проблемы.
В общем, в такой ситуации производная сигмоидной функции будет стремиться к нулю. Это означает, что изменения весов будут незначительными в процессе обратного распространения ошибки, что может существенно замедлить обучение или даже остановить его.
Если же мы имеем дело с очень большими значениями x, то у нас и вовсе может возникнуть переполнение памяти (overflow). Так, в Python мы можем получить предупреждение о переполнении (RuntimeWarning: overflow encountered in exp). Это указывает на то, что результат вычисления экспоненциальной функции слишком велик для представления в типе данных с плавающей запятой.
#машинное_обучение
Формула сигмоиды выглядит так, как на картинке. При очень больших отрицательных или положительных значениях x у функции действительно могут возникнуть проблемы.
В общем, в такой ситуации производная сигмоидной функции будет стремиться к нулю. Это означает, что изменения весов будут незначительными в процессе обратного распространения ошибки, что может существенно замедлить обучение или даже остановить его.
Если же мы имеем дело с очень большими значениями x, то у нас и вовсе может возникнуть переполнение памяти (overflow). Так, в Python мы можем получить предупреждение о переполнении (RuntimeWarning: overflow encountered in exp). Это указывает на то, что результат вычисления экспоненциальной функции слишком велик для представления в типе данных с плавающей запятой.
#машинное_обучение