我在Keras中使用CNN（U-Net）来分割8位图像以获得二进制掩码。尽管达到0.9999的准确度，我仍然得到一些介于0和255之间的值，但是想要完全删除这些值只有0或255.我到目前为止一直在使用二进制交叉熵损失函数，结合sigmoid激活函数最后一个卷积层。有人能告诉我是否有其他损失函数可以解决这个问题。
答案 0 :(得分：0)
最好使用0 - 1之间的值。
NN在0-255获得好结果要困难得多，这样二进制交叉熵将更好地工作答案 1 :(得分：0)
您可以通过阈值获取所需的两个值。例如：
y = model.predict(input_image) # your result image
y = 255 * (y > 128)