На выходе нейронной сети находятся результаты прогнозирования или классификации, которые зависят от конкретного типа задачи, на которую настроена данная нейронная сеть. Например, если нейронная сеть обучается на задаче классификации изображений, то на выходе мы получаем вероятности или метки для каждого класса изображения.
В случае регрессионных задач на выходе нейронной сети можно получить непрерывное числовое значение, которое предсказывает, например, цену акции на бирже или температуру за следующий час.
Кроме того, на выходе нейронной сети могут быть и другие результаты, в зависимости от архитектуры сети и задачи обучения. Например, в случае генеративных моделей на выходе можно получить новые генерированные данные, такие как изображения или текст.
Таким образом, результаты на выходе нейронной сети могут быть различными в зависимости от постановки задачи и архитектуры модели, однако всегда они представляют собой информацию, полученную в результате работы нейронной сети над входными данными.