然而，
Sigmoid函数也存在一些问题，例如在输入较大或较小的情况下，梯度会变得很小，导致梯度消失的问题。
激活函数在
深度学习中扮演着重要的角色，它们帮助神经网络模型引入非线性特性，从而提高模型的表达能力。其中，
Sigmoid函数是最早被广泛应用的
激活函数之一。在
深度学习中，
Sigmoid函数经常被用作隐藏层神经元的
激活函数，而
输出层的
激活函数则根据具体的任务需求而选择。例如，在二分类问题中，可以使用
Sigmoid函数作为
输出层的
激活函数，将
输出值限制在(0, 1)
范围内，并解释为样本属于某个类别的概率。
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