我有一个训练有素的 CRNN
模型,它应该可以识别图像中的文本。
它真的很管用,到目前为止一切都很好。
我的输出是一个 CTC 损失层,我使用 tensorflow 函数 keras.backend.ctc_decode
对其进行解码,该函数返回,如文档所述 (https://code.i-harness.com/en/docs/tensorflow~python/tf/keras/backend/ctc_decode),带有解码结果的 Tuple
和一个Tensor
与预测的对数概率。
通过对模型进行一些测试,我得到了以下结果:
True value: test0, prediction: test0, log_p: 1.841524362564087
True value: test1, prediction: test1, log_p: 0.9661365151405334
True value: test2, prediction: test2, log_p: 1.0634151697158813
True value: test3, prediction: test3, log_p: 2.471940755844116
True value: test4, prediction: test4, log_p: 1.4866207838058472
True value: test5, prediction: test5, log_p: 0.7630811333656311
True value: test6, prediction: test6, log_p: 0.35642576217651367
True value: test7, prediction: test7, log_p: 1.5693446397781372
True value: test8, prediction: test8, log_p: 0.9700028896331787
True value: test9, prediction: test9, log_p: 1.4783780574798584
预测总是正确的。然而,我认为它的可能性似乎不是我所期望的。它们看起来像是完全随机的数字,甚至大于 1 或 2!我做错了什么??
答案 0 :(得分:1)
好吧,我猜你把 Probability
和 Log Probability
混在一起了。虽然您的直觉是正确的,但任何高于或低于 0-1
的概率值都会很奇怪。但是,您的函数不是给您概率,而是对数概率,这实际上只是对数标度中的概率。所以你的模型一切都很好。
如果您想知道为什么我们使用对数概率而不是概率本身,这主要与缩放问题有关,但是,您可以阅读主题 here
import numpy as np
# some random log probabilities
log_probs = [-8.45855173, -7.45855173, -6.45855173, -5.45855173, -4.45855173, -3.45855173, -2.45855173, -1.45855173, -0.45855173]
# Let's turn these into actual probabilities (NOTE: If you have "negative" log probabilities, then simply negate the exponent, like np.exp(-x))
probabilities = np.exp(log_probs)
print(probabilities)
# Output:
[2.12078996e-04, 5.76490482e-04, 1.56706360e-03, 4.25972051e-03, 1.15791209e-02, 3.14753138e-02, 8.55587737e-02, 2.32572860e-01, 6.32198578e-01] # everything is between [0-1]
答案 1 :(得分:0)
来自我的代码的简短示例:
predictions, log_probabilities = keras.backend.ctc_decode(pred, input_length=input_len, greedy=False,top_paths=5)
The Log-probabilites are: tf.Tensor([-0.00242825 -6.6236324 -7.3623376 -9.540713 -9.54832 ], shape=(5,), dtype=float32)
probabilities = tf.exp(log_probabilities)
The probabilities are: tf.Tensor([0.9975747 0.0013286 0.00063471 0.00007187 0.00007132], shape=(5,), dtype=float32)
我认为重要的是,在使用参数 greedy=True
时,返回的 log_probability
是正数,因此需要将其取反。
本质上,beam_search
的 beam_width
为 1 等价于贪婪搜索。然而,以下两种方法给出的结果是不同的:
predictions_beam, log_probabilities_beam = keras.backend.ctc_decode(pred, input_length=input_len, greedy=False,top_paths=1)
对比
predictions_greedy, log_probabilities_greedy = keras.backend.ctc_decode(pred, input_length=input_len, greedy=True)
因为后者总是返回一个正对数,因此有必要在np.exp(log_probabilities)/tf.exp(log_probabilities)
之前将其取反。