Descripción: Las neuronas de la capa de salida son componentes cruciales en las redes neuronales, responsables de generar las predicciones finales del modelo. Estas neuronas reciben la información procesada de las capas anteriores y la transforman en una salida que puede ser interpretada como una clasificación, una probabilidad o un valor continuo, dependiendo del tipo de problema que se esté abordando. En el contexto de redes neuronales, cada neurona en la capa de salida está asociada a una función de activación que determina cómo se interpretan las señales de entrada. Por ejemplo, en un problema de clasificación binaria, se puede utilizar la función sigmoide, que convierte la salida en un valor entre 0 y 1, representando la probabilidad de pertenencia a una clase. En problemas de clasificación multiclase, se suele emplear la función softmax, que normaliza las salidas para que sumen 1, permitiendo así interpretar cada salida como una probabilidad de pertenencia a cada clase. La correcta configuración y entrenamiento de estas neuronas son fundamentales para el rendimiento del modelo, ya que cualquier error en esta etapa puede llevar a predicciones inexactas. En resumen, las neuronas de la capa de salida son el punto culminante del procesamiento en una red neuronal, donde se materializan las decisiones del modelo basadas en la información que ha sido transformada a través de las capas ocultas.
