?圖像二分類任務中可以使用Softmax作為激活函數，但通常更推薦使用Sigmoid函數?。Softmax函數可以將多個類別的輸出轉換成概率分布，適合多分類任務。在二分類任務中，雖然可以使用Softmax，但它會生成兩個輸出值（每個類別的概率），這通常更適合多分類任務。相比之下，Sigmoid函數更適合二分類任務，因為它只需一個輸出值即可描述兩類的概率?。
Softmax和Sigmoid在二分類任務中的具體應用和優缺點
- ?Softmax?：在二分類任務中，使用Softmax會導致不必要的復雜性，因為它會生成兩個輸出值，而二分類只需要一個輸出值來表示正類的概率。此外，Softmax通常與多類交叉熵損失函數一起使用，而在二分類中更常用的是二元交叉熵損失函數?。
- ?Sigmoid?：Sigmoid函數更適合二分類任務，因為它可以將輸出映射到[0,1]范圍，直接表示正類的概率。使用Sigmoid和二元交叉熵損失函數（Binary Cross Entropy, BCE）可以提供更簡潔且性能更好的解決方案?。
實際應用中的選擇建議
在圖像二分類任務中，通常推薦使用?Sigmoid函數?，因為它能夠提供更簡潔且有效的解決方案。Sigmoid函數可以直接應用于模型的最后一層，輸出單通道特征圖，并通過二元交叉熵損失函數進行訓練。這種組合在二分類任務中表現更好，且實現起來更為簡單?。
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