PMLE#5(model-architecture)
多クラス分類モデルの出力層に最も適切な活性化関数はどれですか。
正解：B
正解の根拠
多クラス分類では出力ノード間の確率を相互排他的に正規化する Softmax が標準的です。出力ベクトルの総和が 1 となり、Cross-entropy 損失と組み合わせて学習が安定します。
| タスク | 出力活性化 |
|---|---|
| 多クラス分類 | Softmax |
| 多ラベル分類 | Sigmoid（各ノード） |
| 回帰 | 恒等 |
不正解の理由
- A: 多ラベル向けで、相互排他クラスには適しません
- C: 中間層用、確率正規化はできません
- D: 回帰タスク向けです
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