KERAS“ sparse_categorical_crossentropy”问题

Question

a的浮点数为1.0或0.0。当我尝试用模型和sparse_categorical_crossentropy损失进行预测时，我得到如下信息： [[0.4846592 0.5153408]]。

我怎么知道它预测什么类别？

Answer 1

您看到的这些数字是给定输入样本的每个类别的概率。例如，[[0.4846592 0.5153408]]表示给定的样本属于类别0，概率约为0.48，而属于样本1，概率约为0.51。因此，您希望以最高的概率上课，因此可以使用np.argmax来找出哪个索引（即0或1）是最大的索引：

import numpy as np

pred_class = np.argmax(probs, axis=-1) 

此外，这与模型的损失函数无关。这些概率由模型的最后一层给出，很有可能它使用softmax作为激​​活函数来将输出标准化为概率分布。