在神经网络的世界里，Sigmoid激活函数扮演着至关重要的角色。它是一个经典的非线性函数，公式为 f(x) = 1 / (1 + e^-x)，其输出范围始终介于0到1之间，形似一个“S”曲线。正因为如此，Sigmoid常用于二分类问题，为模型提供概率化的预测值。

首先，Sigmoid的核心作用是引入非线性，使得神经网络能够处理复杂的非线性关系。没有它，网络只能拟合线性函数，大大限制了模型的能力。其次，Sigmoid还能将任意输入压缩至[0,1]区间，这非常适合描述可能性或概率场景。例如，在垃圾邮件检测中，Sigmoid能给出邮件为垃圾的概率值。

不过，使用Sigmoid也需注意“梯度消失”的问题。当输入值过大或过小时，导数值接近零，可能导致训练过程缓慢甚至停滞。因此，现代深度学习更倾向于使用ReLU等替代激活函数。尽管如此，Sigmoid依然是理解神经网络原理的重要一环，堪称AI领域的“经典之作”！💡