在人工智能和机器学习领域，Sigmoid函数是一个非常基础且重要的概念。它的数学表达式为 \( f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} \)，图形呈S形，因此得名。这一特性使其成为神经网络中常用的激活函数之一。😎
Sigmoid函数的核心作用是将任意实数值映射到 (0, 1) 区间内，这非常适合处理概率相关的问题。例如，在二分类任务中，Sigmoid可以将输出转化为一个介于0到1的概率值，从而帮助我们判断样本属于某一类别的可能性有多大。🎯
然而，使用Sigmoid时需要特别注意阈值的选择。默认情况下，通常将0.5作为决策边界，即当输出大于等于0.5时预测为正类，反之则为负类。但实际应用中，可以根据具体场景调整这个阈值，比如在不平衡数据集中，适当降低阈值可以提升模型的整体性能。⚙️
总之，掌握Sigmoid函数及其阈值设置技巧，对于构建高效稳定的AI模型至关重要！💪
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