➡️ Почему в старых архитектурах всё ещё встречаются функции активации tanh и sigmoid

Ранние нейронные сети часто использовали sigmoid и tanh, поскольку они:
✅ обеспечивали интерпретируемый выход (например, вероятностный в диапазоне 0–1),
✅ имели биологическое обоснование, напоминая активацию нейронов,
✅ были естественным выбором до популяризации ReLU.

В эпоху мелких сетей проблема исчезающих градиентов была не так заметна, поэтому sigmoid и tanh работали достаточно хорошо. Однако с ростом глубины сетей ReLU и её варианты стали предпочтительными — они ускоряют обучение и снижают риск затухания градиентов.

✏️ Тем не менее, в некоторых областях (например, старые модели NLP или речевые RNN) tanh и sigmoid по-прежнему используются — для совместимости, традиции или специфики домена.

🐸 Библиотека собеса по Data Science