多类别情况下最后一个密集输出层的单位
在多类别情况下，最后一个密集输出层的单位通常指的是神经网络模型中的输出层。输出层是神经网络模型中的最后一层，负责将模型学习到的特征映射到不同类别的概率分布。
在深度学习中，常用的多类别分类问题解决方法是使用Softmax函数作为最后一个密集输出层的激活函数。Softmax函数能够将输出层的原始分数转化为概率分布，使得每个类别的概率值都在0到1之间，并且所有类别的概率之和为1。
最后一个密集输出层的单位数量通常等于分类问题中的类别数量。例如，如果有10个不同的类别，那么最后一个密集输出层的单位数量就是10。每个单位对应一个类别，输出层的激活值表示模型对该类别的预测概率。
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