在探讨Sigmoid函数与Tanh函数哪个更好时，我们需要基于它们在神经网络中的具体应用和性能表现来进行分析。然而，从普遍的角度来看，说Sigmoid函数比Tanh函数“更好”并不完全准确，因为两者的选择往往取决于具体的应用场景和需求。不过，我可以从几个方面对比这两个函数的特点，以帮助你理解它们各自的优劣势。
Sigmoid函数的特点
输出范围：Sigmoid函数的输出值范围在(0, 1)之间，这使其非常适合用于二分类问题的输出层，因为可以将输出解释为属于某一类的概率。
平滑性：Sigmoid函数是平滑的，这有助于反向传播算法中的梯度计算，因为它避免了阶跃函数那样的不连续点。
缺点：
梯度消失：当Sigmoid函数的输入值远离0时，其梯度趋于0，这可能导致在深度神经网络训练过程中出现梯度消失问题，从而影响学习速度。
非零中心化：Sigmoid函数的输出不是以0为中心的，这可能会导致权重更新时总是偏向同一方向，从而影响收敛速度。
计算复杂度：由于Sigmoid函数涉及指数运算，其计算量相对较大。
Tanh函数的特点
输出范围：Tanh函数的输出值范围在(-1, 1)之间，这使得其输出更加以0为中心，有助于加快收敛速度。
平滑性：与Sigmoid函数类似，Tanh函数也是平滑的，有助于梯度计算。
优势：
零中心化：Tanh函数的输出以0为中心，这有助于缓解权重更新时的偏向问题，提高收敛速度。
梯度问题相对较轻：虽然Tanh函数在输入值极大或极小时也会出现梯度接近0的情况，但相比Sigmoid函数，其梯度问题相对较轻。
缺点：
计算复杂度：与Sigmoid函数一样，Tanh函数也涉及指数运算，计算量相对较大。
对比总结
输出范围：Sigmoid适用于二分类问题的输出层，而Tanh在隐藏层中表现更优，因为其输出更加以0为中心。
梯度问题：两者都存在梯度消失的风险，但Tanh函数在此方面相对较轻。
计算复杂度：两者计算量都较大，涉及指数运算。
因此，说Sigmoid函数比Tanh函数“更好”并不准确。在实际应用中，应根据具体任务需求和网络结构来选择合适的激活函数。例如，在二分类问题的输出层中，Sigmoid函数可能是更好的选择；而在隐藏层中，为了加快收敛速度，Tanh函数可能更为合适。此外，随着深度学习技术的发展，ReLU及其变体等新型激活函数也逐渐成为主流选择，因为它们在缓解梯度消失问题、提高计算效率等方面表现出色。
