シグモイド関数は、正規化につかわれるの？標準化？

2024年6月25日

シグモイド関数は、一般的に正規化ではなく標準化に使用されます。

1. 正規化 (Normalization):

   • 正規化は、データの範囲を [0, 1] や [-1, 1] のような特定の範囲に変換することです。主に、各データポイントをその特徴量の最小値から最大値の間の範囲にスケーリングすることを意味します。
   • 正規化は、異なるスケールの特徴量を持つデータセットを扱う際に使用され、特にニューラルネットワークの入力データを前処理する際に役立ちます。

2. 標準化 (Standardization):

   • 標準化は、データを平均0、標準偏差1の分布に変換することです。つまり、各特徴量の平均を引き、標準偏差で割ることで、データを平均が0、標準偏差が1の正規分布に近づけます。
   • 標準化は、データセット内の特徴量の相対的なスケールを調整し、異なる特徴量間の比較や重み付けをより正確に行うために使用されます。

シグモイド関数は、通常、ニューラルネットワークの活性化関数として使用されます。その主な目的は、入力の加重和を確率値の範囲 (通常は [0, 1]) に変換することです。シグモイド関数は、標準化や正規化とは直接関係がありませんが、入力のスケーリングや活性化関数の非線形性の導入においてニューラルネットワークの訓練に役立ちます。