输出层英文解释翻译、输出层的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 output layer

export; output
【计】 output; out-fan
【化】 export; output; turnout
【经】 export; exports

layer; region; stage; story; stratum; tier
【计】 layer
【医】 coat; lamella; lamellae; lamina; laminae; layer; strata; stratum

在汉英词典及深度学习领域，“输出层”（Output Layer）指神经网络架构的最终处理阶段，负责生成模型的预测结果或最终表示。其核心功能是将隐藏层计算的特征映射转化为可直接解读的输出形式（如分类概率、回归值等）。以下是详细解析：

中文术语：输出层
英文对应：Output Layer
作用：接收前一层（通常为隐藏层）传递的数据，通过激活函数生成最终输出。例如分类任务中输出每个类别的概率分布，回归任务中输出连续数值。
来源：《计算机科学技术名词》（第三版），科学出版社

输出层的计算可表示为：

$$ mathbf{y} = f(mathbf{W}mathbf{x} + mathbf{b}) $$

其中 $mathbf{W}$ 为权重矩阵，$mathbf{b}$ 为偏置向量，$f$ 为激活函数。常见配置包括：

维度匹配：输出层神经元数量需与任务需求一致（如10分类需10个神经元）。
损失函数耦合：需匹配损失函数（如交叉熵损失配合Softmax，均方误差配合线性输出）。
梯度传播：作为反向传播起点，输出层设计影响整体训练稳定性。
来源：Neural Networks and Deep Learning, Michael Nielsen

全连接层（Fully Connected）：传统神经网络中输出层常为全连接结构。
注意力机制：现代架构（如Transformer）中输出层可能集成注意力权重。
端到端学习：输出层直接对应最终目标，无需手动设计后处理模块。
来源：arXiv论文《Attention Is All You Need》（Vaswani et al., 2017）

输出层是神经网络架构中的最后一层，负责将网络处理后的信息转化为最终的预测结果。其核心特点如下：

功能与结构输出层接收来自隐藏层的特征表示，通过激活函数将其映射到目标任务的输出空间。例如：
- 分类任务常用softmax函数输出概率分布
- 回归任务通常使用线性激活函数输出连续值
节点设计节点数量由任务需求决定：
- 分类任务：节点数=类别数（如10分类对应10个节点）
- 回归任务：通常1个节点输出预测值
- 多标签分类：每个标签对应1个sigmoid节点
激活函数选择 | 任务类型 | 常用激活函数 | 输出特点 | |----------------|--------------|------------------------| | 多分类 | softmax| 概率分布（总和为1）| | 二分类/多标签| sigmoid| 独立概率（0-1之间）| | 回归 | 线性/无激活| 任意实数值 |
损失函数配合输出层设计需与损失函数匹配：
- 交叉熵损失：配合softmax/sigmoid用于分类
- 均方误差：配合线性输出用于回归
- 自定义损失函数：根据特殊任务需求设计

典型应用示例：在手写数字识别（MNIST）中，输出层使用10个softmax节点，每个节点对应数字0-9的概率，通过交叉熵损失优化参数。在房价预测模型中，输出层则是单个线性节点直接输出预测价格。