Sigmoid 超出范围答案

【问题标题】：Sigmoid going out of boundSigmoid 超出范围
【发布时间】：2026-02-04 01:45:01
【问题描述】：

def sigmoid(z):
# complete the code
z = np.asarray(z)
if z.ndim == 0:
    return(1/(1+np.exp(-z)))
else:
    d = np.array([])
    for item in z:
        d= np.append(d,1/(1+np.exp(-item)))
    return d

打印(sigmoid([(1,3), (4,30)]))

为什么返回[ 0.73105858 0.95257413 0.98201379 1. ] 因为函数从 0 绑定到 1 例如[q= 1/1+np.exp(-30)][1] 返回 1.0000000000000935

为什么会发生这种情况以及如何纠正它？例如image of a weird looking output

【问题讨论】：

仅供参考：逻辑 Sigmoid 函数在 SciPy 中实现为 scipy.special.expit。

标签： python numpy machine-learning floating-point logistic-regression

【解决方案1】：

您的 sigmoid 实现看起来不错。

print(1 / 1 + np.exp(-30)) 返回1.0000000000000935 的原因是operator precedence。

# Your example
1 / 1 + np.exp(-30)

# How it will be computed
(1 / 1) + np.exp(-30)

# What you actually wanted
1 / (1 + np.exp(-30))

附： numpy 支持broadcasting。您的功能可以简化为：

def sigmoid(z):
    z = np.asarray(z)
    return 1 / (1 + np.exp(-z))

如果你想要的话，使用ravel 函数来展平多维数组。

【讨论】：

但是 sigmoid 函数返回一个大于 1 的值，即 [ 0.73105858 0.95257413 0.98201379 1. ] 这个数组的最后输出是 1.something
它是四舍五入的。实际值小于1。sigmoid(np.array([20,3]))[0] < 1.0 ===> True

【解决方案2】：

哦 BODMAS 规则。

q= 1/(1+np.exp(-30))

返回0.9999999999999065

小于1

在控制台中四舍五入为 1

【讨论】：

但是sigmoid函数返回一个大于1的值，即[ 0.73105858 0.95257413 0.98201379 1. ]数组的最后输出是1.something