（神经网络中的）输出层：神经网络最靠后的那一层，用来产生模型的最终输出（如类别概率、回归数值等）。常与特定的输出激活函数（如 softmax、sigmoid、线性）以及损失函数配合使用。
/ˈaʊtˌpʊt ˈleɪər/
The output layer gives the final prediction.
输出层给出最终预测。
In a classification model, the output layer often uses softmax to convert scores into probabilities.
在分类模型中，输出层常用 softmax 将分数转换为概率。
“output”意为“输出、产出”，“layer”意为“层”。在神经网络术语中，网络由多层（layers）构成：输入层接收特征，隐藏层进行表示学习，输出层则负责把内部表示映射为任务所需的最终结果。该短语属于现代计算机科学与机器学习语境下的组合用语。
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