Output Layer – Capa de Salida en Redes Neuronales
¿Qué es la Capa de Salida en una Red Neuronal?
La capa de salida es la última capa de una red neuronal artificial (ANN)
Es la responsable de generar la salida final del modelo.
Su función es transformar la información procesada.
Por las capas ocultas en un resultado interpretable.
Según el problema que se está resolviendo.
Clasificación o regresión.
Tipos de Capa de Salida Según la Tarea
Clasificación Binaria Ejemplo: Spam vs No Spam
Neuronas en la capa de salida: 1
Función de activación: Sigmoide
Salida esperada
Un valor entre 0 y 1 probabilidad.
Si la salida es > 0.5
Se clasifica como 1 Spam
Es ≤ 0.5 se clasifica como 0 No Spam
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
# Modelo con una sola neurona en la capa de salida y activación sigmoide
modelo = Sequential([
Dense(16, activation=’relu’, input_shape=(10,)), # Capa oculta
Dense(1, activation=’sigmoid’) # Capa de salida para clasificación binaria
])
Clasificación Multiclase
Ejemplo: Identificación de Dígitos 0-9
Neuronas en la capa de salida
N cantidad de clases
Ejemplo 10 para los dígitos 0-9
Función de activación
Softmax convierte los valores en probabilidades sumando 1
Salida esperada
Un vector de probabilidades.
El índice con el mayor valor.
Es la clase predicha.
modelo = Sequential([
Dense(64, activation=’relu’, input_shape=(20,)), # Capa oculta
Dense(10, activation=’softmax’) # Capa de salida para clasificación multiclase
])
Regresión Ejemplo: Predicción del Precio de Casas
Neuronas en la capa de salida: 1
Función de activación: Lineal sin transformación.
Salida esperada
Un valor numérico continuo ejemplo: precio en dólares.
modelo = Sequential([
Dense(32, activation=’relu’, input_shape=(5,)), # Capa oculta
Dense(1, activation=’linear’) # Capa de salida para regresión
])
La cantidad de neuronas en la capa de salida depende del tipo de problema.
La función de activación define cómo se interpretan las predicciones.
En clasificación se usa sigmoide (binaria) o softmax (multiclase).
En regresión se usa una función de activación lineal.
