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卷积神经网络的输出层是网络的最后一层，其主要作用是将前面各层提取的特征进行分类、回归等任务，并输出最终的预测结果。输出层的形式和结构取决于任务的类型，常见的任务类型包括分类、回归和生成等。 对于分类任务，输出层通常使用Softmax函数将前面各层的特征转换为类别概率。具体来说，Softmax函数可以将一个K维的向量转换为一个K维的概率分布，其中每个元素表示该样本属于该类别的概率。Softmax函数的公式如下： $$y_i = \frac{e^{x_i}}{\sum_{j=1}^{K} e^{x_j}}$$ 其中，$x_i$表示第$i$个输入特征的值，$y_i$表示第$i$个类别的概率。 对于回归任务，输出层通常使用线性激活函数，直接输出预测值。例如，对于单变量回归任务，输出层只有一个神经元，直接输出预测值；对于多变量回归任务，输出层有多个神经元，每个神经元输出一个预测值。 对于生成任务，输出层通常使用激活函数，例如Sigmoid、Tanh等，将前面各层的特征转换为生成的图像、音频等数据。 输出层的训练通常使用反向传播算法，通过最小化损失函数来更新权重和偏置。常用的损失函数包括交叉熵损失、均方误差损失等。在训练过程中，需要根据任务类型选择合适的损失函数，并根据具体情况进行调整。