最も適切な選択肢は：
④ ソフトマックス関数（Softmax Function）
解説：
画像分類モデルにおける活性化関数の選択：
・出力層に使用する活性化関数は、分類タスクの性質に応じて適切に選択する必要があります。
・3クラス分類のような「多クラス分類」では、出力層の各ニューロンが各クラスの確率（合計が1）として解釈される必要があるため、ソフトマックス関数が 適しています。
ソフトマックス関数（Softmax Function）の特徴：
・入力値を指数関数としてスケーリングし、出力の合計を1に正規化することで、確率分布として解釈可能。
・数式：
・主な用途：
・多クラス分類（例：3クラス分類）
・確率的出力の提供
・クロスエントロピー損失関数と併用されることが多い
