Output Layer
La couche de sortie est la dernière couche d’un réseau neuronal. Elle génère la prédiction finale du modèle, que ce soit une classe (ex. “chat” vs “chien”) ou une valeur numérique (ex. prix d’une maison). Sa structure dépend du type de tâche : classification, régression, ou génération.
Contexte
Dans un réseau de neurones, les couches cachées transforment progressivement les données d’entrée. La couche de sortie applique ensuite une fonction d’activation adaptée :
- Sigmoïde pour une classification binaire.
- Softmax pour une classification multi-classes.
- Linéaire pour une régression.
Exemples d’utilisation
- Vision par ordinateur : prédire la catégorie d’une image.
- NLP : produire la probabilité de chaque mot suivant dans un modèle de langage.
- Finances : estimer la valeur future d’une action.
Avantages et limites
- ✅ Indispensable pour traduire les représentations internes en résultats exploitables.
- ❌ Mal configurée, elle peut limiter la performance du modèle (ex. mauvaise fonction d’activation).
La couche de sortie est souvent sous-estimée, alors qu’elle est essentielle pour transformer un calcul complexe en une réponse exploitable. Sans elle, les représentations apprises par le réseau resteraient opaques et ininterprétables.
Un aspect clé réside dans le choix de la fonction d’activation. Dans un problème de classification multiclasse, la softmax permet de convertir des scores bruts en probabilités comparables. Dans un problème de régression, une simple activation linéaire garantit que le modèle peut prédire n’importe quelle valeur numérique. Adapter la couche de sortie à la tâche est donc indispensable : une erreur de conception peut conduire à des résultats incohérents, voire inutilisables.
En pratique, la couche de sortie est également l’endroit où se joue la lisibilité des résultats pour l’utilisateur final. Par exemple, dans une application médicale, ce n’est pas seulement un “score” qui doit être renvoyé, mais bien une probabilité claire d’occurrence d’une maladie, avec un seuil d’interprétation. Autrement dit, la couche de sortie est autant un outil technique qu’un vecteur de confiance.
📚 Références
- Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. (2016). Deep Learning.
