Descripción: El tensor de salida es el resultado final producido por un modelo de aprendizaje automático después de haber procesado los datos de entrada. En el contexto de aprendizaje automático, un tensor es una estructura de datos que puede ser vista como una generalización de matrices y vectores, permitiendo representar datos en múltiples dimensiones. El tensor de salida puede tener diferentes formas y dimensiones dependiendo del tipo de tarea que el modelo esté realizando, como clasificación, regresión o generación de datos. Por ejemplo, en un modelo de clasificación de imágenes, el tensor de salida podría ser un vector que contiene las probabilidades de que la imagen pertenezca a cada una de las clases posibles. La interpretación de este tensor es crucial, ya que proporciona la información necesaria para tomar decisiones basadas en los resultados del modelo. Además, el tensor de salida es fundamental para la evaluación del rendimiento del modelo, ya que se compara con las etiquetas reales para calcular métricas como la precisión o la pérdida. En resumen, el tensor de salida es un componente esencial en el flujo de trabajo de aprendizaje automático, ya que representa la culminación del procesamiento de datos y la inferencia del modelo.
