Descripción: La activación de salida es una función crucial aplicada en la capa final de una red neuronal, que determina cómo se interpretan los resultados generados por la red. Su principal objetivo es transformar la salida de la red en un formato que sea útil para la tarea específica que se está realizando, como clasificación, regresión o predicción. Dependiendo del tipo de problema, se utilizan diferentes funciones de activación en la capa de salida. Por ejemplo, en problemas de clasificación binaria, se suele emplear la función sigmoide, que comprime la salida entre 0 y 1, facilitando la interpretación como una probabilidad. En el caso de clasificación multiclase, la función softmax es comúnmente utilizada, ya que normaliza las salidas para que sumen 1, permitiendo así que cada valor represente la probabilidad de pertenencia a cada clase. La elección de la función de activación de salida es fundamental, ya que influye directamente en el rendimiento del modelo y en la calidad de las predicciones. Además, la activación de salida también puede afectar el proceso de entrenamiento, ya que diferentes funciones pueden tener diferentes propiedades de derivación, lo que impacta en la convergencia del algoritmo de optimización utilizado durante el aprendizaje.
