tf.keras.activations.sigmoid

Функция активации сигмоиды, sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x)).

tf.keras.activations.sigmoid(
    x
)

Применяет функцию активации сигмоиды. Для малых значений (<-5), sigmoid возвращает значение, близкое к нулю, а для больших значений (>5) результат функции приближается к 1.

Сигмоида эквивалентна 2-элементной Softmax, где второй элемент предполагается равным нулю. Функция сигмоиды всегда возвращает значение от 0 до 1.

Например:

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)