シグモイド関数の特徴に関する問題

問題

シグモイド（Sigmoid）関数の特徴について、正しいものを1つ選べ。

シグモイド（Sigmoid）関数は、入力されたどんな値も「0から1の間」になめらかに押し込める非線形活性化関数です。確率（0%〜100%）として解釈しやすいため、二値分類の出力層でよく使われます。

しかし、隠れ層に多用すると、入力値が少しでも大きくなったり小さくなったりするとグラフが平坦になり、微分値（勾配）がほぼ0になってしまうため、層を遡るごとに勾配が消えて学習が止まる「勾配消失問題」を引き起こす致命的な欠点があります。

1. シグモイド関数は出力が-1〜1の範囲である。

誤り：出力が「-1から1」の範囲になるのはtanh（双曲線正接）関数です。シグモイド関数の出力は「0から1」です。

2. シグモイド関数は入力が大きいと勾配がほぼ0になり、勾配消失が起きやすい。

正しい：入力の絶対値が大きくなると関数の出力が0や1に張り付き（飽和）、その地点での傾き（勾配）がほぼ0になるため、誤差逆伝播において勾配消失を引き起こします。

3. シグモイド関数はReLUより計算が軽く、深層学習で主流となっている。

誤り：シグモイド関数は指数関数の計算（$e^{-x}$）を含むためReLUよりも計算負荷が高く、勾配消失も起きやすいため、現代の深層学習の隠れ層ではほとんど使われません（出力層を除く）。

4. シグモイド関数は中心が0であるため、学習が安定しやすい。

誤り：シグモイド関数の出力の中心は「0.5」であり、常に出力が正の値になるため、後続の層への入力が偏り、重みの更新方向が制限されて学習が不安定になりやすいという欠点があります。

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