如何访问keras中的类概率？

Question

我正在训练一个模型，我需要报告类概率而不是单个分类。我有三个类，每个训练实例都分配了三个类中的任何一个。

我正在尝试使用Keras创建一个MLP。但我无法想象如何提取每个类的最终类概率。我使用此作为我的基本示例：http://machinelearningmastery.com/regression-tutorial-keras-deep-learning-library-python/

谢谢！

Answer 1

为了执行多类分类（nb_classes＆gt; 1），您必须以特定方式准备模型。

1. 确保您的标签设计精良，适合多级分类。看看numpy_utils
2. 您必须使用categorical_crossentropy作为多类分类的目标函数（请参阅Keras objectives）
3. 您的最后一层必须具有softmax激活功能（保证输出介于0和1之间）和nb_classes神经元。
4. 照常培训模型
5. 使用预测功能。您将收到一个大小为（nb_classes，1）的向量，其中包含每个类的概率。

Answer 2

您可以使用训练模型的预测方法

  

预测

     

预测（self，x，batch_size = 32，verbose = 0）

     

为输入样本生成输出预测，以批量处理样本   方式。

     

参数

     

x：输入数据，作为Numpy数组（或Numpy数组列表，如果是   模型有多个输出）。 batch_size：整数。冗长：冗长   模式，0或1。

     

返回Numpy预测数组。

model.predict(input_to_your_network)