逻辑回归中的sigmoid函数为什么可以用来表示概率

比如二分类法中，sigmoid算出来的值为什么就可以认为是分类1的概率？还有就是参数是怎么算出来的，用极大似然估计吗？

sigmoid函数是一个常用的激活函数，它的表达式为

它的图像为

它可以把输入的连续实值转换为0到1之间的数字并输出，有两条渐近线分别为0和1，而此处0到1就表示分类的概率，它负责将神经元的输入映射到输出端。但是函数中含有幂运算，对计算机求解比较耗时，且有可能在深度神经网络中梯度反向传递时导致梯度爆炸和梯度消失，而且其输出不是零均值。

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