我正在训练一个模型，我需要为其报告类概率而不是单一分类。我有三个类(class)，每个训练实例都分配了三个类(class)中的一个。
我正在尝试使用 Keras 创建 MLP。但我不知道如何提取每个类(class)的 final类概率。我将其用作基本示例:http://machinelearningmastery.com/regression-tutorial-keras-deep-learning-library-python/
谢谢!
最佳答案
为了执行多类分类 (nb_classes > 1)，您必须以特定方式准备您的模型。
- 确保您的标签经过精心设计，可用于多类分类。看看 numpy_utils
- 您必须使用 categorical_crossentropy 作为多类分类的目标函数(参见 Keras objectives)
- 你的最后一层必须有 softmax 激活函数(保证输出在 0 和 1 之间)和 nb_classes 神经元。
- 照常训练您的模型
- 使用预测功能。您将收到一个大小为 (nb_classes,1) 的向量，其中包含每个类别的概率。
关于python - 如何访问keras中的类概率？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42159404/