keras 如何输出softmax分类结果属于某一类的概率

发布网友 发布时间：2022-04-22 06:38

我来回答

共4个回答

热心网友 时间：2023-07-01 22:36

softmax是用于单标签输出，模型训练后，调用model.predict函数就可以输出结果为[0.5，0.4，0.1]（输出数量为最后一层隐藏层的neuron数）这样的矩阵，里面即为你所需的预测概率值，值得注意的是，softmax会*输出的所有概率相加为1。

如果需要预测的是多个标签而不是单个标签，则需要使用sigmoid作为输出激活函数，那么输出就不再强制相加为1，可以得到每个分类的实际预测值，此时只需要设置一个致信的threshold则可以得到多个分类预测值。

每个激活函数的详细解释看这里网页链接

热心网友 时间：2023-07-01 22:37

不知道您有没有解决，希望可以一起讨论，我现在也需要得到每种分类的置信度。

热心网友 时间：2023-07-01 22:37

# test_x 测试数据，三维矩阵形式[samples_num, time_steps, feature_dim]
# BATCH_SIZE自行设定
predict_y = model.predict(test_x, batch_size = BATCH_SIZE)
然后查看predict_y的值即可

热心网友 时间：2023-07-01 22:38

Keras 自身包含 MNIST 这个数据集，再分成训练集和测试集。x 是一张张图片，y 是每张图片对应的标签，即它是哪个数字。输入的 x 变成 60,000*784 的数据，然后除以 255 进行标准化，标准化之后就变成了(0, 1)之间。对于 y，要用到 Keras 改造的 numpy 的一个函数 np_utils.to_categorical，把 y 变成了 one-hot 的形式，即之前 y 是一个数值， 在 0-9 之间，现在是一个大小为10 的向量，其属于哪个数字，就在那个位置为 1，其他位置都是 0。追问我现在想获取的是，属于每个类别的概率，比如，属于数字5的概率是多少，这怎么获取