如何访问keras中的类概率？

Question

我正在训练一个模型,我需要报告类概率而不是单个分类.我有三个类,每个训练实例都有三个类中的任何一个.

我正在尝试使用Keras创建一个MLP.但我无法想象如何提取每个类的最终类概率.我使用它作为我的基本示例:http://machinelearningmastery.com/regression-tutorial-keras-deep-learning-library-python/

谢谢 !

Answer 1

为了执行多类分类(nb_classes> 1),您必须以特定方式准备模型.

1. 确保您的标签设计精良,适用于多级分类.看看 numpy_utils
2. 您必须使用categorical_crossentropy作为多类分类的目标函数(请参阅Keras目标)
3. 您的最后一层必须具有softmax激活功能(保证输出介于0和1之间)和nb_classes神经元.
4. 像往常一样训练模型
5. 使用预测功能.您将收到一个包含每个类概率的大小(nb_classes,1)向量.

Answer 2

您可以使用经过训练的模型的预测方法

预测

预测（自我，x，batch_size = 32，详细= 0）

生成输入样本的输出预测，以批处理方式处理样本。

争论

x：作为Numpy数组的输入数据（如果模型具有多个输出，则为Numpy数组的列表）。batch_size：整数。verbose：详细模式，0或1。

返回Numpy预测数组。

model.predict(input_to_your_network)