Output Layer
El "Output Layer" es la última capa de una red neuronal, encargada de producir la predicción final. Puede generar una categoría (ej. “gato” o “perro”) o un valor numérico (ej. ventas previstas).
Contexto
El diseño de esta capa varía según la tarea:
- Clasificación binaria → activación sigmoide.
- Clasificación multiclase → activación softmax.
- Regresión → activación lineal.
Es el puente entre las representaciones internas del modelo y el resultado interpretable para el usuario.
Ejemplos prácticos
- Visión artificial: asignar una etiqueta a una imagen.
- Procesamiento de lenguaje natural: predecir la palabra siguiente.
- Finanzas: estimar la probabilidad de impago de un crédito.
Ventajas y limitaciones
- ✅ Imprescindible para convertir el procesamiento interno en resultados útiles.
- ❌ Una mala configuración puede comprometer el rendimiento del modelo.
El "Output Layer" es más que un simple “final” del modelo: es el puente que conecta la matemática interna con el mundo real. En cierto sentido, concentra todo el trabajo de las capas ocultas y lo convierte en un número, una categoría o una probabilidad comprensible.
Además, su configuración está directamente ligada a la función de pérdida y al tipo de problema. Si se elige mal (por ejemplo, usar una sigmoide en una regresión), el entrenamiento puede volverse inestable o los resultados carecer de sentido. Por eso, muchos manuales de aprendizaje profundo insisten en diseñar esta capa con la misma atención que el resto de la arquitectura.
En escenarios prácticos, la capa de salida también puede incorporar ajustes adicionales para mejorar la interpretación. Por ejemplo, en sistemas de recomendación, se suele transformar la salida en rankings o puntuaciones normalizadas. En detección de fraudes, los valores se calibran en forma de probabilidades fáciles de entender para un analista de riesgos.
📚 Referencias
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning.
