我如何解释pycaffe classify.py输出？

Question

我通过Nvidia DIGITS创建了一个包含两个类（称为正面和负面）的GoogleNet模型。

如果我用DIGITS对图像进行分类，它会显示一个很好的结果，如正面：85.56％和负面：14.44％。

如果它将该模型传递给具有相同图像的pycaffe的classify.py，我会得到array([[ 0.38978559, -0.06033826]], dtype=float32)

之类的结果

那么，我该如何阅读/解释这个结果呢？如何根据classify.py显示的结果计算DIGITS显示的置信水平（不确定这是否是正确的术语）？

Answer 1

This issue让我找到了解决方案。

如日志所示，网络生成three outputs。 Classifier#classify仅返回first output。所以例如通过将predictions = out[self.outputs[0]]更改为predictions = out[self.outputs[2]]，我可以获得所需的值。