시그모이드 함수는 무엇인지 궁금합니다.
안녕하세요? 딥러닝이나 머신러닝 분야에서 시그모이드 함수를 종종 사용한다고 하던데요, 이것은 어떠한 역할을 하는 함수인지 궁금합니다.
안녕하세요. 강세훈 전문가입니다.
시그모이드 함수는 주로 딥러닝과 머신러닝에서 활성화 함수로 사용됩니다.
이 함수는 입력값을 0과 1 사이의 값으로 변환하여 비선형성을 추가하는 역할을 합니다.
시그모이드 함수의 형태는 S자 모양으로 나타나며 이는 출력값이 입력값이 커질수록 1에 가까워지고 작아질수록 0에 가까워지는 특징을 가지고 있습니다.
시그모이드 함수는 이진 분류 문제에서 확률을 예측하는 데 유용하게 사용됩니다.
하지만 시그모이드 함수는 기울기 소실 문제를 일으킬 수 있어 최근에는 ReLU와 같은 다른 활성화 함수들이 더 많이 사용되기도 합니다.
안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.
시그모이드 함수는 입력값을 0과 1 사이의 값으로 매핑하는 S자 형태의 비선형 함수로 딥러닝이나 머신러닝에서 주로 뉴런의 출력 값을 확률처럼 해석할 수 있도록 할 때 사용됩니다. 출력이 연속적이고 부드럽게 변화하기 때문에 이진 분류 문제의 출력층에서 많이 활용되며 경사하강법을 통한 학습에도 적합합니다. 다만 출력값이 양 끝에서 포화되어 기울기가 작아지는 문제가 있어 최근에는 ReLU 같은 함수가 더 널리 쓰입니다.
안녕하세요. 조일현 전문가입니다.
시그모이드 함수는 0과 1 사의 출력 값을 생성하는 S자 형태의 활성 함수로, 주로 이진 분류 문제의 출력층에서
확률값을 표현하여 직관적인 해석이 가능합니다. 하지만 현대 딥러닝 모델에서는 다른 함수가 선호되고 있습니다.