卷积神经网络的输出意味着什么

Question

初学者到机器学习...... 我知道CNN模型为图像所属的类指示值“1”，否则为“0”。但我得到的一个模型的输出有点奇怪。

输出 - ： [[1.00000000e + 00,1.02304026e-20,0.00000000e + 00]]

我观察到，与其他类相比，类1的值更高，因为我正在测试的图像实际上属于该类。但我真的无法理解输出意味着什么以及为什么它不仅仅是0或1。

Answer 1

CNN是一种用于过程图像的神经网络。您所呈现的内容可能是使用CNN处理输入的分类器的输出。您观察到该输出是因为我们经常对输出向量应用softmax运算以产生概率分布，每个值在0和1之间，向量总和为1.每个条目在输出告诉您输入属于特定类的概率。这不是故事的结尾，只是一个起点。

在第二个条目中观察非常小的数而不是0的原因是因为这些概率基于logistic sigmoid function，如果输入很大则向{1}饱和，否则为0。当您使用浮点数时，它们非常接近0和1但不一定变为1或0。