Сверточные нейросети. Джейд Картер

и существенные недостатки. Один из самых значительных – это проблема затухающих градиентов. Когда входные значения становятся очень большими по модулю, производная Sigmoid становится близкой к нулю, что замедляет или останавливает процесс обновления весов во время обучения. Это приводит к медленной сходимости или даже к стагнации обучения, особенно в глубоких сетях. В результате нейронные сети, использующие Sigmoid, могут потребовать значительно больше времени для обучения или вообще не достигать хороших результатов.

      Еще одним недостатком Sigmoid является ее асимптотическое поведение: для очень больших положительных или отрицательных значений входа выход функции становится близким к 1 или 0 соответственно, но никогда не достигает этих значений. Это может привести к ситуации, когда нейроны находятся в насыщенной области, где они практически не обучаются. Это особенно проблематично для глубоких нейронных сетей, где многослойное применение Sigmoid может усугублять проблему затухающих градиентов.

      Несмотря на свои недостатки, функция активации Sigmoid все еще находит применение в современных нейронных сетях, особенно в тех случаях, когда требуется интерпретация выходных значений как вероятностей. Тем не менее, для большинства задач глубокого обучения предпочтение отдается другим функциям активации, таким как ReLU и его вариации, которые лучше справляются с проблемой затухающих градиентов и способствуют более быстрой сходимости моделей.

      Пример использования Sigmoid

      Рассмотрим пример использования функции активации Sigmoid в нейронной сети, реализованной с помощью библиотеки Keras на Python. В этом примере мы создадим простую нейронную сеть для задачи бинарной классификации на наборе данных Pima Indians Diabetes.

      ```python

      import numpy as np

      from keras.models import Sequential

      from keras.layers import Dense

      from keras.datasets import mnist

      from keras.utils import np_utils

      from sklearn.model_selection import train_test_split

      from sklearn.preprocessing import StandardScaler

      # Загрузка данных Pima Indians Diabetes

      from sklearn.datasets import load_diabetes

      data = load_diabetes()

      X = data.data

      y = (data.target > data.target.mean()).astype(int) # Бинаризация целевой переменной

      # Разделение данных на тренировочную и тестовую выборки

      X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

      # Нормализация данных

      scaler = StandardScaler()

      X_train = scaler.fit_transform(X_train)

      X_test = scaler.transform(X_test)

      # Создание модели

      model = Sequential()

      # Добавление слоев с функцией активации Sigmoid

      model.add(Dense(12, input_dim=X_train.shape[1], activation='sigmoid')) # Первый полносвязный слой с Sigmoid

      model.add(Dense(8, activation='sigmoid')) # Второй полносвязный слой с Sigmoid

      model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # Выходной слой с Sigmoid для бинарной классификации

      # Компиляция модели

      model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

      # Обучение модели

      model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10, validation_split=0.2)

      # Оценка модели на тестовых данных

      score = model.evaluate(X_test, y_test)

      print(f'Test loss: {score[0]}')

      print(f'Test accuracy: {score[1]}')

      ```

      Пояснение

      1. Загрузка данных Pima Indians Diabetes:

      Мы используем набор данных Pima Indians Diabetes, который содержит различные медицинские показатели, чтобы предсказать, есть ли у пациента диабет (бинарная классификация).