Descripción: La activación de la capa de salida en una red neuronal es un proceso crucial que determina cómo se interpretan y transforman las salidas generadas por la red. Esta función se aplica a la capa final de la red, donde se producen los resultados que se desean obtener, como clasificaciones o predicciones. Dependiendo del tipo de problema que se esté abordando, se pueden utilizar diferentes funciones de activación, como la función sigmoide, softmax o ReLU. La elección de la función de activación es fundamental, ya que influye en la capacidad de la red para aprender y generalizar a partir de los datos de entrenamiento. Por ejemplo, en problemas de clasificación binaria, la función sigmoide es comúnmente utilizada, mientras que en clasificación multiclase, la función softmax es preferida, ya que normaliza las salidas para que sumen uno, facilitando la interpretación como probabilidades. La activación de la capa de salida no solo afecta la salida final, sino que también impacta en el cálculo de la función de pérdida durante el entrenamiento, lo que a su vez influye en el ajuste de los pesos de la red. En resumen, la activación de la capa de salida es un componente esencial en el diseño y funcionamiento de redes neuronales, ya que define cómo se presentan los resultados y cómo se optimizan durante el proceso de aprendizaje.
