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飽跟激活（Sigmoidal Activation，簡稱SA）函數在神經收集中廣泛利用，其衰減特點是其重要的數學屬性。所謂衰減，是指當輸入值闊別閾值時，函數的增減速度逐步減慢，終極趨於牢固。 SA函數的標準情勢為f(x) = 1 / (1 + e^(-x))，其值域在(0,1)之間。當x值很大年夜或很小時，函數值瀕臨1或0，這意味着在大年夜或小的輸入值下，函數的呼應逐步減弱，即產生了衰減。 衰減特點在神經收集的練習中起到了關鍵感化。在反向傳播算法中，衰減的SA函數有助於調劑權值，減小輸出偏差。當輸出瀕臨期望值時，函數的梯度減小，使得進修速度減慢，避免了過擬合景象。 其余，衰減特點也使得SA函數在輸入值闊別閾值時，存在更強的魯棒性。在現實利用中，輸入數據每每存在噪聲跟異常值，衰減特點可能降落這些要素對模型輸出的影響。 但是，SA函數也存在範圍性。因為其衰減特點，可能招致梯度消散成績，特別是在深度收集中。當輸入值較大年夜或較小時，梯度瀕臨零，使得收集難以練習。 總結來說，SA函數的衰減特點既有助於神經收集練習，又帶來了一定的挑釁。懂得併公道利用這一特點，可能優化收集構造跟練習戰略，進步模型的機能跟魯棒性。