Bir evrişimli sinir ağı, 10 hayvan sınıfını temsil eden 10 çıktıdan oluşan tam bağlantılı bir katmanla sona ermektedir. Modelin 10 sınıf arasında bir olasılık dağılımı çıkarması için bu katmana hangi fonksiyon uygulanmalıdır?

Doğru cevap Softmax'tır. Softmax aktivasyon fonksiyonu, çok sınıflı sınıflandırma problemlerinde bir olasılık dağılımı elde etmek için kullanılır. Çıktı katmanındaki her bir nöronun değerini 0 ile 1 arasına sıkıştırır ve tüm çıktıların toplamını 1'e eşitler, böylece her sınıf için bir olasılık yorumu sağlar. Diğer seçenekler yanlıştır: Dropout, aşırı öğrenmeyi (overfitting) önlemek için kullanılan bir düzenlileştirme (regularization) tekniğidir, bir aktivasyon fonksiyonu değildir. Smooth L1 loss, regresyon problemlerinde kullanılan bir kayıp fonksiyonudur, olasılık dağılımı çıkarmak için uygun değildir. Rectified Linear Unit (ReLU), genellikle gizli katmanlarda kullanılan bir aktivasyon fonksiyonudur ve çıktıları pozitif değerlerle sınırlar, ancak bir olasılık dağılımı sağlamaz.