Давайте разберем это утверждение более подробно.

Сигмоидная функция - это одна из наиболее известных активационных функций, используемых в нейронных сетях. Она имеет следующий вид:

f(x) = 1 / (1 + e^(-x)),

где e - это основание натурального логарифма, а x - входное значение.

Теперь давайте рассмотрим свойства сигмоидной функции:

• Диапазон значений: Сигмоидная функция принимает значения в диапазоне от 0 до 1. Это означает, что для очень больших положительных значений x функция стремится к 1, а для очень больших отрицательных значений - к 0.
• Усиление слабых сигналов: В области, где x близок к 0, сигмоидная функция действительно имеет наибольшую производную, что означает, что она может усиливать небольшие изменения во входных данных. Это свойство делает ее полезной для обработки слабых сигналов.
• Насыщение: Однако, когда входные значения становятся очень большими или очень маленькими, производная сигмоидной функции стремится к нулю. Это означает, что функция "насыщается" и перестает реагировать на изменения во входных данных. Таким образом, для больших сигналов функция не предотвращает насыщение, а наоборот, приводит к нему.

Таким образом, утверждение:

«Сигмоидная функция обладает свойством усиливать слабые сигналы лучше, чем большие, и предотвращает насыщение от больших сигналов» - является неверным.

Сигмоидная функция действительно усиливает слабые сигналы, но она не предотвращает насыщение от больших сигналов, а наоборот, подвержена этому эффекту.

Поэтому правильный ответ на ваш вопрос - Нет.