Bernoulli Distribution을 따르는 이진 분류 문제에 사용되는 함수

Logistic Function

$$f(x)=\frac{L}{1+e^{(-k(x-x_0))}}$$

• $L$: 함수의 최댓값
• $k$: 함수의 경사도 (로지스틱 성장률)
• $x_0$: 함수의 중심

Standard Logistic Function (Sigmoid Function)

$$logi{t}^{-1}(x)=\sigma (x)=\frac{1}{1+e^{-x}}$$

• Logit 함수의 역함수

의미

• 어떠한 성장의 단계를 나타내는 함수
• 초기에는 기하급수적, 포화가 시작되면 선형적인 둔화, 성숙기에는 기하급수적으로 감소한다.
• 인공지능 분야에서는 Bernoulli Distribution을 따르는 이진 분류 문제에 사용된다.

Reference

• Logistic Function - Wikipedia