全てのアルゴリズムで多クラス分類の出力層は確率を出力しているの？
すべてのアルゴリズムが多クラス分類の出力層で確率を出力するわけではありません。一般的な多クラス分類の問題では、確率を出力するのが一般的ですが、それが常に行われるわけではありません。
多クラス分類の問題では、各サンプルが複数のクラスのうちの1つに属すると予測する必要があります。そのため、出力層の活性化関数として、各クラスに対する確率を出力するための関数が使用されることが一般的です。具体的には、ソフトマックス関数がよく使用されます。
しかし、一部のアルゴリズムや特定の問題では、確率を直接出力するのではなく、別の方法でクラスの予測を行うことがあります。例えば、決定木やランダムフォレストなどのアンサンブル学習法では、各ツリーがクラスの予測を行い、最終的な予測は各ツリーの結果から決定されます。これらのアルゴリズムでは、通常、確率の代わりにクラスラベルが直接出力されます。
また、一部のニューラルネットワークアーキテクチャや活性化関数では、確率を出力するよりも別の目的で使用される場合があります。例えば、GAN（Generative Adversarial Network）では、生成器の出力は確率ではなく、入力データの分布を近似するために使用されます。