CNN激活函数新篇：Sigmoid与Softmax的进化与实战在卷积神经网络（CNN）的构建中，激活函数如同神经元的“开关”，决定了网络的表达能力与学习效率。Sigmoid与Softmax作为经典函数，曾因梯度消失、计算效率等问题而备受质疑，甚至一度被认为将被ReLU等函数取代。然而，最新研究表明，它们并未过时，而是通过变体创新与机制扩展，在轻量化网络、注意力机制及国产AI生态中焕发新生。本文将深入剖析这两大函数的核心原理进化、前沿应用场景及主流框架支持，为开发者提供一份紧扣时代脉搏的实战指南。