Descripción: Los ‘logits’ son los valores de salida en bruto de un modelo de aprendizaje automático antes de que se aplique una función de activación. Estos valores son generalmente números reales que pueden ser positivos o negativos y representan la puntuación que un modelo asigna a cada clase en un problema de clasificación. En el contexto de redes neuronales, los logits son el resultado de la última capa de la red antes de que se realice la normalización a través de funciones como la softmax o la sigmoide. La función softmax, por ejemplo, convierte estos logits en probabilidades que suman uno, permitiendo así que se interpreten como la probabilidad de que una entrada pertenezca a cada clase. Los logits son fundamentales para entender cómo un modelo toma decisiones, ya que proporcionan una visión clara de las puntuaciones internas que el modelo calcula antes de hacer una predicción final. En la implementación de modelos de clasificación en aprendizaje automático, los logits son comúnmente utilizados para producir salidas que pueden ser interpretadas como probabilidades. La manipulación y el análisis de logits son esenciales para la optimización del rendimiento del modelo y para la interpretación de sus resultados.
