出力層のタスク種類と２クラス分類

出力層のノード数と分類・回帰問題の関係

ニューラルネットワークの出力層（Output Layer）は、タスクの種類によってその構造が異なります。
特に「2クラス分類」と「回帰」の場合、出力層のノード数と活性化関数の選択が重要になります。

2クラス分類の出力層

2クラス分類（Binary Classification）とは
入力データが2つのカテゴリ（例：猫と犬、スパムと非スパム）に分類される問題です。
この場合、出力層のノード数は 2つ か 1つ で設計されることが一般的です。

1. 出力層のノードが2つの場合（Softmax関数）

出力層に 2つのノード を使用し、それぞれのノードが異なるクラス（例：「クラスA」と「クラスB」）の確率を出力する設計です。この場合、 Softmax関数 を活性化関数として使用し、各ノードの出力値は確率として解釈できます。

例：

  • ノード1：クラスAの確率（例：0.7）
  • ノード2：クラスBの確率（例：0.3）
  • モデルの予測結果 → クラスA（確率が高い方を選択）

2. 出力層のノードが1つの場合（Sigmoid関数）

もう1つの方法として、 出力層を1つのノード にして Sigmoid関数 を適用する設計もあります。この場合、出力は「0から1の間の確率」となり、 0.5を閾値として分類 することが一般的です。

この設計では、1つのノードが
「あるクラス（例：クラスA）」に属する確率を示し、残りの確率で
「別のクラス（クラスB）」と判断されます。

例：

  • 出力ノードの値 = 0.8（80%の確率でクラスA）
  • 0.5以上ならクラスA、0.5未満ならクラスB

回帰問題の出力層

回帰問題（Regression）とは、連続値を予測するタスクです（例：気温予測、株価予測）。この場合、

  • 出力層のノード数は 1つ
  • 活性化関数は 線形関数（Linear Activation）

を用いるのが一般的です。

例：

  • モデルに入力として過去の気温データを与える
  • 出力ノードの値 = 25.3（予測気温）

このように、回帰では 確率ではなく数値そのもの を出力するため、線形関数を使います。

まとめ

タスク出力層のノード数活性化関数出力の意味
2クラス分類（Softmax）2Softmax各クラスの確率
2クラス分類（Sigmoid）1Sigmoidあるクラスの確率（0.5閾値）
回帰1なし（線形）連続値

2クラス分類において「ノードが2つ」の場合は、各ノードがそれぞれのクラスの確率を出力する設計となり、「ノードが1つ」の場合は1つの確率を基にクラスを判断する仕組みになります。タスクに応じて適切な設計を選択しましょう！