如何使用keras进行二进制分类？

Question

我需要关于如何使用keras模型的简单示例.我不清楚model.evaluate和之间有什么区别model.predict.

我想为二进制分类创建模型.让我们说我有猫和狗的图像,火车模型,并可以用它来预测给定照片上的哪个动物.也许有一些好的或教程.我在谷歌的前五页读过任何内容,但只发现了复杂的教程和讨论.

Answer 1

简而言之:

• model.evaluate评估一对(X,Y)并返回损失(以及为模型配置的所有其他指标).这用于在vaildation或测试集上测试您的模型.
• model.predict 预测给定输入X的结果.例如,这用于从输入图像预测类.

除其他外,这一点也在链接文档中有明确记录.

你可以在git repository(keras/examples)或Keras网站(这里和这里)找到很多Keras的示例模型.

对于二进制分类,您可以使用此模型,例如:

model = Sequential()
model.add(Dense(300, init='uniform'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(2, init='uniform'))
model.add(Activation('softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.02))
model.fit(X, Y)