softmax（keras）后的单神经元层

Question

我需要创建一个神经网络（带有keras），它具有作为最后一层的单个神经元，其包含具有先前softmax层中的最大值预测的神经元的索引。

例如，我的s​​oftmax图层给出了这样的结果：

[0.1, 0.1, 0.7, 0.0, 0.05, 0.05]

我希望单个神经元层（在softmax层之后）给出结果2（考虑基于0的推测）。

我该怎么做？

Answer 1

使用来自@Eric Platon的想法：

import keras.backend as K
K.argmax(x, axis=-1)

但我不确定，如果你可以使用后端功能作为一个层。可能需要将其包装在lambda层中：

from keras.layers import Lambda
model.add(Lambda(lambda x: K.argmax(x, axis=-1)))