? Sigmoid 激活函數 & Softmax激活函數 ?
發布時間：2025-03-25 08:15:15來源：
?? 第一部分：認識 Sigmoid 激活函數
Sigmoid 函數就像一位溫柔的“平滑使者”，它將輸入值壓縮到 [0, 1] 的范圍，常用于二分類問題中的概率預測。它的曲線形似字母“S”，優雅且穩定。例如，在神經網絡中，當輸入為正無窮時，輸出接近于 1；而當輸入為負無窮時，輸出接近于 0。這種特性使得 Sigmoid 成為機器學習模型中的重要角色 ??。
?? 第二部分：Softmax 激活函數登場
如果說 Sigmoid 是“單挑選手”，那么 Softmax 就是“團隊領袖”。它能夠將多維向量轉換成概率分布，確保所有輸出值之和為 1。在多分類任務中，Softmax 常被用作最后一層激活函數，幫助模型分配每個類別的置信度 ??。例如，在手寫數字識別任務中，Softmax 能讓模型明確地告訴我們“這個數字最可能是 3”。
?? 兩者結合：打造高效模型
無論是 Sigmoid 的細膩處理，還是 Softmax 的全局掌控，它們都在深度學習領域大放異彩。通過合理搭配這兩種激活函數，我們可以構建出更強大、更精準的 AI 系統，助力未來科技蓬勃發展 ????！
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