Output Layer Explained — Logits, Softmax, Cross-Entropy, and Why They Work Together

Cet article explique comment les réseaux neuronaux génèrent des prédictions significatives via des probabilités, détaillant la fonction des logits, de la softmax et de l'entropie croisée. Il aborde la manière dont ces composants transforment les sorties brutes en distributions de probabilité interprétables et comment la fonction de perte mesure la précision, assurant la stabilité numérique.