tf.keras.activations.sigmoid 激活函数 示例

import tensorflow as tf

Sigmoid 等价于 2 元素 Softmax，其中第二个元素假定为零。sigmoid 函数始终返回一个介于 0 和 1 之间的值。‎，

用于隐层神经元输出，取值范围为(0,1)，它可以将一个实数映射到(0,1)的区间，可以用来做二分类。在特征相差比较复杂或是相差不是特别大时效果比较好。

a = tf.constant([-20, -1.0, 0.0, 1.0, 20], dtype = tf.float32)
b = tf.keras.activations.sigmoid(a)
b.numpy()

array([2.0611537e-09, 2.6894143e-01, 5.0000000e-01, 7.3105860e-01,
       1.0000000e+00], dtype=float32)