輸出層英文解釋翻譯、輸出層的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 output layer

export; output
【計】 output; out-fan
【化】 export; output; turnout
【經】 export; exports

layer; region; stage; story; stratum; tier
【計】 layer
【醫】 coat; lamella; lamellae; lamina; laminae; layer; strata; stratum

在漢英詞典及深度學習領域，“輸出層”（Output Layer）指神經網絡架構的最終處理階段，負責生成模型的預測結果或最終表示。其核心功能是将隱藏層計算的特征映射轉化為可直接解讀的輸出形式（如分類概率、回歸值等）。以下是詳細解析：

中文術語：輸出層
英文對應：Output Layer
作用：接收前一層（通常為隱藏層）傳遞的數據，通過激活函數生成最終輸出。例如分類任務中輸出每個類别的概率分布，回歸任務中輸出連續數值。
來源：《計算機科學技術名詞》（第三版），科學出版社

輸出層的計算可表示為：

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

其中 $mathbf{W}$ 為權重矩陣，$mathbf{b}$ 為偏置向量，$f$ 為激活函數。常見配置包括：

維度匹配：輸出層神經元數量需與任務需求一緻（如10分類需10個神經元）。
損失函數耦合：需匹配損失函數（如交叉熵損失配合Softmax，均方誤差配合線性輸出）。
梯度傳播：作為反向傳播起點，輸出層設計影響整體訓練穩定性。
來源：Neural Networks and Deep Learning, Michael Nielsen

全連接層（Fully Connected）：傳統神經網絡中輸出層常為全連接結構。
注意力機制：現代架構（如Transformer）中輸出層可能集成注意力權重。
端到端學習：輸出層直接對應最終目标，無需手動設計後處理模塊。
來源：arXiv論文《Attention Is All You Need》（Vaswani et al., 2017）

輸出層是神經網絡架構中的最後一層，負責将網絡處理後的信息轉化為最終的預測結果。其核心特點如下：

功能與結構輸出層接收來自隱藏層的特征表示，通過激活函數将其映射到目标任務的輸出空間。例如：
- 分類任務常用softmax函數輸出概率分布
- 回歸任務通常使用線性激活函數輸出連續值
節點設計節點數量由任務需求決定：
- 分類任務：節點數=類别數（如10分類對應10個節點）
- 回歸任務：通常1個節點輸出預測值
- 多标籤分類：每個标籤對應1個sigmoid節點
激活函數選擇 | 任務類型 | 常用激活函數 | 輸出特點 | |----------------|--------------|------------------------| | 多分類 | softmax| 概率分布（總和為1）| | 二分類/多标籤| sigmoid| 獨立概率（0-1之間）| | 回歸 | 線性/無激活| 任意實數值 |
損失函數配合輸出層設計需與損失函數匹配：
- 交叉熵損失：配合softmax/sigmoid用于分類
- 均方誤差：配合線性輸出用于回歸
- 自定義損失函數：根據特殊任務需求設計

典型應用示例：在手寫數字識别（MNIST）中，輸出層使用10個softmax節點，每個節點對應數字0-9的概率，通過交叉熵損失優化參數。在房價預測模型中，輸出層則是單個線性節點直接輸出預測價格。