Descripción: La activación de la capa de salida es un proceso crucial en las redes neuronales y redes neuronales convolucionales, donde se aplica una función de activación a la última capa de la red. Esta función transforma la salida de la red en un formato que puede ser interpretado como una predicción o clasificación. Dependiendo del tipo de problema que se esté abordando, se pueden utilizar diferentes funciones de activación. Por ejemplo, en problemas de clasificación binaria, se suele emplear la función sigmoide, que comprime la salida entre 0 y 1, permitiendo interpretar el resultado como una probabilidad. En el caso de clasificación multiclase, la función softmax es comúnmente utilizada, ya que normaliza las salidas para que sumen 1, facilitando la interpretación como probabilidades de pertenencia a cada clase. La elección de la función de activación en la capa de salida es fundamental, ya que influye directamente en el rendimiento del modelo y en la calidad de las predicciones. Además, la activación de la capa de salida se complementa con funciones de pérdida que guían el proceso de entrenamiento, permitiendo ajustar los pesos de la red para mejorar su precisión. En resumen, la activación de la capa de salida es un componente esencial que determina cómo se interpretan los resultados de una red neuronal, afectando su capacidad para resolver tareas específicas de aprendizaje automático.
