sigmoid激活函数 逻辑回归的概率函数为什么要用sigmoid函数？

逻辑回归的概率函数为什么要用sigmoid函数？

逻辑回归：y=sigmoid（w”x）线性回归：y=w”x，也就是说，逻辑回归比线性回归多了一个sigmoid函数，sigmoid（x）=1/（1）Exp（-x）），实际上是对x进行归一化，使sigmoid（x）介于0和1之间。二元分类模型通常采用Logistic回归。目标函数为第二类交叉熵，Y值代表属于第一类的概率，用户可自行设置分类阈值。线性回归是用来拟合数据的，目标函数是误差之和

LSTM中使用的所有S型门都是门，其输出必须在0.1之间，所以relu做不到

在训练LSTM的时候使用除了Tanh/Sigmoid以外的激活函数效果都很差，是为什么？

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