Sigmoid激活函数是一种常用的非线性函数，用于在神经网络中添加非线性特征。它把输入值映射到一个介于0和1之间的范围内，因此常被用于二元分类任务。虽然sigmoid函数有一些优点，但也有一些缺点，这些缺点可能会导致网络性能的降低。
以下是一些sigmoid激活函数的缺点。
1.梯度消失问题
在反向传播算法中，梯度是用来更新网络参数的。然而，sigmoid函数的导数在输入接近0或1时非常小，这意味着在训练过程中，这些地方的梯度也非常小，从而导致梯度消失的问题。这使得神经网络很难学习到更深层次的特征，因为梯度在向后传递时会逐渐消失。
2.输出不是以0为中心的
sigmoid函数的输出不是以0为中心的，这可能会导致一些问题。例如，在网络的某些层次中，输入的平均值可能会变得非常大或非常小，在这些情况下，sigmoid函数的输出将接近于1或0，这可能会导致网络的性能降低。
3.比较耗时
sigmoid函数的计算比一些其他激活函数（如ReLU）要耗费更多的时间。这是因为sigmoid函数涉及到指数运算，而指数运算是一种较慢的操作。
4.不是稀疏的
稀疏表示是一种很有用的特性，它可以减少计算的复杂度和存储空间的使用。然而，sigmoid函数不是稀疏的，因为它的输出在整个范围内都是有值的。这意味着，在使用sigmoid函数的网络中，每个神经元都会产生一个输出，而不是只有一小部分神经元产生输出。这可能会导致网络的计算负担过大，同时也增加了存储网络权重的成本。
5.不支持负数输入
sigmoid函数的输入必须是非负数。这意味着，如果网络的输入具有负数值，sigmoid函数将无法处理它们。这可能会导致网络的性能降低或产生错误的输出。
6.对于多类别分类任务不适用
sigmoid函数最适用于二元分类任务，因为它的输出范围在0到1之间。然而，在多类别分类任务中，输出需要表示多个类别之一，因此需要使用Softmax函数来归一化输出。使用Sigmoid函数的话，需要为每个类别训练一个不同的分类器，这将导致计算和存储成本的增加。
以上是sigmoid函数在深度学习网络中的一些缺点。虽然sigmoid函数在某些情况下仍然有用，但在大多数情况下，更适合使用其他激活函数，比如ReLU、LeakyReLU、ELU、Swish等。这些函数具有更好的性能、更快的计算速度和更少的存储需求，因此在实际应用中更加广泛。
