Hình chữ S

Hiểu về hàm Sigmoid

Hàm Sigmoid chuyển đổi bất kỳ giá trị đầu vào nào thành giá trị từ 0 đến 1. Đặc điểm này rất cần thiết trong học máy vì một số lý do. Đầu tiên, nó giúp hạn chế đầu ra của một nơ-ron trong mạng nơ-ron, ngăn không cho các giá trị trở nên quá lớn, có thể làm mất ổn định quá trình đào tạo. Thứ hai, phạm vi đầu ra từ 0 đến 1 có thể được hiểu một cách tự nhiên là xác suất, khiến Sigmoid trở nên lý tưởng cho các vấn đề phân loại nhị phân.

Trong mạng nơ-ron, hàm Sigmoid thường được áp dụng cho tổng trọng số của các đầu vào trong một nơ-ron. Quá trình này đưa vào tính phi tuyến tính, điều này rất quan trọng để cho phép mạng nơ-ron mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu mà các mô hình tuyến tính không thể nắm bắt được. Nếu không có các hàm kích hoạt phi tuyến tính như Sigmoid hoặc ReLU , về cơ bản mạng nơ-ron sẽ hoạt động như các mô hình hồi quy tuyến tính, bất kể độ sâu của chúng.

Ứng dụng của Sigmoid trong AI và ML

Hàm Sigmoid được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng AI và ML. Sau đây là một vài ví dụ cụ thể:

• Phân loại nhị phân: Trong các tác vụ phân loại nhị phân, trong đó mục tiêu là phân loại dữ liệu thành một trong hai loại (ví dụ: thư rác hay không phải thư rác, mèo hay chó), hàm Sigmoid thường được sử dụng trong lớp đầu ra của mạng nơ-ron. Đầu ra của hàm Sigmoid có thể được diễn giải là xác suất thuộc về một trong các lớp. Ví dụ, trong chẩn đoán y khoa, một mô hình có thể sử dụng Sigmoid để đưa ra xác suất bệnh nhân mắc một căn bệnh nhất định dựa trên phân tích hình ảnh y khoa, tận dụng các kỹ thuật phân tích hình ảnh y khoa .

• Hồi quy logistic: Hồi quy logistic , một thuật toán cơ bản trong học máy để phân loại nhị phân, sử dụng trực tiếp hàm Sigmoid. Mô hình dự đoán xác suất của kết quả nhị phân bằng cách sử dụng kết hợp tuyến tính các tính năng đầu vào được truyền qua hàm Sigmoid. Điều này làm cho Sigmoid trở thành nền tảng trong nhiều mô hình thống kê và học máy tập trung vào việc dự đoán kết quả nhị phân.

Trong khi hàm Sigmoid là một thành phần nền tảng trong quá trình phát triển mạng nơ-ron và học máy, các hàm kích hoạt mới hơn như ReLU và các biến thể của nó đã trở nên phổ biến trong học sâu do các vấn đề như độ dốc biến mất trong các mạng rất sâu. Tuy nhiên, Sigmoid vẫn có liên quan, đặc biệt là trong các lớp đầu ra cho đầu ra xác suất và trong các kiến trúc mạng nơ-ron đơn giản hơn. Các khuôn khổ như PyTorch và TensorFlow cung cấp các triển khai dễ dàng của hàm Sigmoid, giúp các nhà phát triển và nhà nghiên cứu làm việc với Ultralytics YOLO và các mô hình AI khác có thể dễ dàng truy cập.