神经网络中的激活函数Sigmoid与Tanh相比，主要缺点是：

2024年10月21日

神经网络中的激活函数Sigmoid与Tanh相比，主要缺点是：
A. 容易引起梯度消失问题
B. 输出值范围不是零中心化
C. 计算复杂度更高
D. 不适用于深层网络

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