什么是Sigmoid函数？

Sigmoid函数，也称为逻辑函数，是一种经典的激活函数，其数学表达式为σ(x) = 1 / (1 + e^{-x})。该函数呈现S型曲线，它将任何实数输入压缩成(0,1)区间的S形曲线输出，输出值可解释为概率，非常适合二分类任务。而且计算简单，适合初级模型。如在逻辑回归模型中，能够引入非线性并实现概率预测。从而帮助模型处理复杂数据关系，提升预测准确性。在产品中，可以用来判断用户是否会点击广告。另外，0到1的概率解释，对用户界面设计较为友好。例如在金融App中显示“欺诈风险概率”为0.85%，让用户直观理解。它的问题在于，在输入极端值时，函数“饱和”（像挤压的海绵，变化微小），导致梯度消失问题，模型训练变慢。因此，在设计复杂模型时，可能需切换到ReLU等激活函数，以避免训练效率低下影响产品迭代速度。同时，在UI设计中，可以将Sigmoid输出可视化为进度条或置信度分数，提升用户体验。通过A/B测试优化策略，能显著提高产品的准确性和响应性。