Camada de saída para classificação multiclasse em redes multicamada
A camada de saída categórica em redes neurais é aplicada quando o objetivo da rede é executar uma tarefa de classificação com mais de duas classes distintas. Essa camada é encarregada de gerar as saídas finais da rede, onde cada neurônio na camada de saída representa uma classe possível de classificação.
Existem duas abordagens principais para configurar a camada de saída em problemas de classificação com múltiplas classes:
-
Ativação Softmax: A ativação softmax é comumente empregada na camada de saída quando há mais de duas classes. Essa função normaliza as saídas dos neurônios na camada de saída, garantindo que a soma dessas saídas seja igual a 1. Cada neurônio de saída fornece a probabilidade de pertencer a uma classe específica. O neurônio com a probabilidade mais alta é considerado como a classe prevista pela rede.
-
Codificação One-Hot: A codificação one-hot é uma representação em que cada classe é mapeada para um vetor binário, onde apenas um dos elementos é 1 (ativo) e os outros são 0 (inativos). Cada neurônio na camada de saída representa uma classe possível, e o neurônio correspondente à classe correta terá uma saída de 1, enquanto os outros terão saídas de 0.
A escolha entre essas abordagens depende da natureza do problema e da arquitetura da rede. A ativação softmax é útil quando se deseja obter probabilidades claras para cada classe, enquanto a codificação one-hot é mais direta para algumas tarefas de classificação.
Em resumo, a camada de saída categórica é crucial para problemas de classificação com várias classes e é projetada para gerar as saídas finais da rede, seja na forma de probabilidades ou codificação one-hot. Isso permite a classificação adequada das entradas em diferentes classes, contribuindo assim para a eficácia do modelo de rede neural.