python - 如何比较两个一个热编​​码列表？

Question

我在一个包含两个类别的大型图像数据集上训练 CNN，并且我对我的验证类别 (y_test) 进行了一次热编码:

y_test = to_categorical(y_test, num_classes=2)

我想将这些与我的分类器所做的预测进行比较，我也对它进行了热编码，例如:

y_pred = model.predict_classes(x_test)
y_pred = to_categorical(y_pred, num_classes=2)

我想要通过此比较完成的是找到我的分类器在哪里出错，并将分类错误的图像保存在一个新文件夹中。但我认为我根本没有做正确的比较:

for i in range(0, len(y_test)):
if y_pred[i].any() != y_test[i].any():
    image = x_test_copy[i]
    path = 'path'
    cv2.imwrite(os.path.join(path , str(i)+'.jpg'), image)

有人知道我做错了什么吗？

Answer 1

我假设您使用的是 Keras to_categorical计算单热编码矩阵的方法，使得每一行都是训练样本的单热编码标签。在那种情况下，您的比较是不正确的。您需要首先找到元素不相等的地方，然后强加，如果其中任何一个不正确，则将图像写入文件。

因此，首先找到单热编码向量彼此不对应的所有位置:y_pred[i] != y_test[i] 然后才强加 any 方法检查不等于 (y_pred[i] != y_test[i]).any() 的任何元素。这意味着您的 if 语句需要更改:

for i in range(0, len(y_test)):
    if (y_pred[i] != y_test[i]).any(): # Change
        image = x_test_copy[i]
        path = 'path'
        cv2.imwrite(os.path.join(path , str(i)+'.jpg'), image)