Descripción: La neurona de salida es un componente crucial en las redes neuronales, específicamente en la capa de salida, que es la última capa de la red. Su función principal es producir la salida final del modelo, que puede ser una predicción, una clasificación o cualquier otro tipo de resultado deseado. Cada neurona de salida recibe señales de las neuronas de la capa anterior, las procesa mediante una función de activación y genera un valor que representa la respuesta del modelo a una entrada específica. Dependiendo del tipo de problema que se esté abordando, la neurona de salida puede utilizar diferentes funciones de activación, como la función sigmoide para problemas de clasificación binaria o la función softmax para clasificación multiclase. La cantidad de neuronas de salida en una red neuronal varía según la naturaleza del problema; por ejemplo, en un problema de clasificación con múltiples clases, habrá tantas neuronas de salida como categorías se estén considerando. La correcta configuración y entrenamiento de estas neuronas son fundamentales para el rendimiento del modelo, ya que determinan cómo se interpretan y se utilizan las características extraídas por las capas anteriores de la red. En resumen, la neurona de salida es esencial para traducir la información procesada por la red en resultados útiles y comprensibles.
