y=11+exy = \dfrac{1}{1+e^{-x}}

ロジスティック関数 y=11+exy = \dfrac{1}{1+e^{-x}}

ロジスティック関数 y=11+exy = \dfrac{1}{1+e^{-x}} は、標準シグモイド関数とも呼ばれる代表的な S 字カーブです1。入力がどんな実数でも出力を 0011 の間に収めるため、確率や「オン・オフ」の度合いを表すのに適しています。

定義域と値域

  • 定義域はすべての実数
  • 値域は開区間 (0,1)(0, 1)
  • 単調に増加する
  • y=0y = 0y=1y = 1 が水平漸近線

分母 1+ex1 + e^{-x} はつねに正で、両端の値には決して達しません。

対称性

f(x)=1f(x)f(-x) = 1 - f(x) が成り立ち、グラフは点 (0,12)\left(0, \dfrac{1}{2}\right) に関して点対称です。

xxf(x)f(x)f(x)f(-x)
110.7311\approx 0.73110.2689\approx 0.268911
220.8808\approx 0.88080.1192\approx 0.119211
440.9820\approx 0.98200.0180\approx 0.018011

増減

導関数は自分自身で書けるという、この関数の際立った特徴をもちます。

f(x)=f(x)(1f(x))=ex(1+ex)2f'(x) = f(x)\bigl(1 - f(x)\bigr) = \frac{e^{-x}}{(1+e^{-x})^2}

つねに正なので全域で単調増加します。傾きが最大になるのは中央の x=0x = 0 で、その値は 14\dfrac{1}{4} です。値が 0011 に近いところでは傾きがほとんど 00 になり、これが深いネットワークでの勾配消失につながります。

変曲点

二階導関数は f=f(1f)(12f)f'' = f(1-f)(1-2f) で、f=12f = \dfrac{1}{2} すなわち x=0x = 0 で符号が変わります。点 (0,12)\left(0, \dfrac{1}{2}\right) が唯一の変曲点で、そこを境に下に凸から上に凸へ移ります。

双曲線正接との関係

f(x)=12(1+tanhx2)f(x) = \frac{1}{2}\left(1 + \tanh\frac{x}{2}\right)

tanh\tanh を横に 22 倍に広げ、縦に半分にして 12\dfrac{1}{2} だけ持ち上げたものと一致します。

項目11+ex\dfrac{1}{1+e^{-x}}tanhx\tanh x
値域(0,1)(0, 1)(1,1)(-1, 1)
対称の中心(0,12)\left(0, \dfrac{1}{2}\right)(0,0)(0, 0)
原点での傾き14\dfrac{1}{4}11

形は同じもので、値域と縮尺だけが違います。

応用と歴史

1919 世紀にベルギーのフェルフルストが、資源に限りのある環境での個体数増加を表すロジスティック方程式の解として導入しました。

  • ロジスティック回帰における確率のモデル
  • ニューラルネットワークの活性化関数
  • 個体数の増加や化学反応の進行度
  1. Logistic function、Wikipedia