在神经网络中，激活函数Sigmoid的主要缺点是：

2024年10月21日

在神经网络中，激活函数Sigmoid的主要缺点是：
A. 容易导致梯度消失
B. 容易导致梯度爆炸
C. 训练速度慢
D. 模型复杂度高

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