Descripción: La capa de salida es la última capa en una red neuronal, responsable de producir la salida final del modelo. Esta capa toma las activaciones de la capa anterior y las transforma en un formato que puede ser interpretado como la predicción del modelo. Dependiendo del tipo de tarea que se esté realizando, la capa de salida puede tener diferentes configuraciones. Por ejemplo, en un problema de clasificación binaria, la capa de salida podría tener una única neurona con una función de activación sigmoide, que produce un valor entre 0 y 1, representando la probabilidad de pertenencia a una clase. En tareas de clasificación multiclase, la capa de salida podría tener tantas neuronas como clases, utilizando una función de activación softmax para generar una distribución de probabilidad sobre las clases posibles. La elección de la función de activación y el número de neuronas en la capa de salida es crucial, ya que determina cómo se interpretan los resultados del modelo y su capacidad para generalizar a nuevos datos. En el contexto de redes neuronales, la capa de salida puede adaptarse a diversas tareas, como detección de objetos o segmentación, según las necesidades específicas del problema a resolver.
Usos: La capa de salida se utiliza en diversas aplicaciones de inteligencia artificial, incluyendo clasificación de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y sistemas de recomendación. En clasificación de imágenes, por ejemplo, la capa de salida puede determinar a qué categoría pertenece una imagen. En procesamiento de lenguaje natural, puede generar la siguiente palabra en una secuencia o clasificar un texto en diferentes categorías. En sistemas de recomendación, la capa de salida puede predecir la calificación que un usuario dará a un ítem específico.
Ejemplos: Un ejemplo de uso de la capa de salida es en un modelo de clasificación de imágenes, donde se tiene una capa de salida con 10 neuronas para clasificar imágenes en 10 categorías diferentes, utilizando la función de activación softmax. Otro ejemplo es en un modelo de lenguaje, donde la capa de salida predice la siguiente palabra en una oración, utilizando una función de activación softmax para generar probabilidades sobre un vocabulario extenso.
