Which of the following is a common activation function used in the output layer for binary classification?

Đáp án đúng: "Sigmoid". Phân loại nhị phân cần đầu ra là xác suất thuộc lớp dương; hàm sigmoid nén mọi số thực về khoảng 0 đến 1, nên một nơ-ron đầu ra sigmoid kết hợp hàm mất mát binary cross-entropy là cấu hình chuẩn, và lấy ngưỡng 0,5 để ra nhãn. "ReLU (Rectified Linear Unit)" cho giá trị từ 0 tới vô cùng, không phải xác suất, nên dùng ở lớp ẩn chứ không ở đầu ra phân loại. "Tanh" cho giá trị từ −1 đến 1, cũng không diễn giải trực tiếp thành xác suất, thường dùng ở lớp ẩn hoặc lớp hồi quy. "Softmax" dùng cho phân loại nhiều lớp, chia xác suất trên nhiều nơ-ron đầu ra có tổng bằng 1; với hai lớp nó tương đương sigmoid nhưng cần hai nơ-ron, nên lựa chọn thông dụng cho bài nhị phân vẫn là một nơ-ron sigmoid.