Выходной слой нейронной сети играет ключевую роль в процессе обработки информации. Он принимает выходные значения от нейронов внутреннего слоя (или скрытых слоев) и генерирует финальные выходные данные, которые могут быть использованы для различных задач, таких как классификация, регрессия и другие.

Давайте подробнее рассмотрим, как это происходит:

1. Получение входных данных: Выходной слой получает сигналы от предыдущего слоя (внутреннего или скрытого). Эти сигналы представляют собой взвешенные суммы выходов нейронов, которые были активированы в предыдущем слое.
2. Применение активационной функции: На выходном слое к полученным значениям применяется активационная функция. Выбор функции зависит от задачи, которую решает нейронная сеть. Например, для задач классификации часто используются функции, такие как softmax или sigmoid, а для регрессии — линейная функция.
3. Генерация выходных данных: После применения активационной функции, выходной слой генерирует окончательные выходные данные. Эти данные могут быть в виде вероятностей для различных классов (в случае классификации) или конкретных числовых значений (в случае регрессии).

Таким образом, выходной слой является завершающим этапом в нейронной сети, который преобразует внутренние представления данных в понятный и интерпретируемый формат для пользователя или системы.