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问将神经网络输出转换为类
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Stack Overflow用户

提问于 2020-04-27 17:44:26

回答 1查看 351关注 0票数 0

我正在研究Kaggle公司的文档分类问题。

它有5门课--“商业”、“科技”、“政治”、“体育”、“娱乐”。

我已经训练了我的深度学习模型，并得到了测试集的结果。但我得到的结果是不同类别的概率列表。

一行输出

如何从输出中获取实际的类(标签)？

我的神经网络架构是这样的-

网络体系结构

machine-learning

deep-learning

neural-network

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2020-04-27 17:59:06

您应该选择值最高的条目作为预测类。例如，在您提供的示例：[0.045, 0.030, 0.015, 0.889, 0.019]中，预测的类是具有最高概率值的第四个类(即idx=3)。

雅克马克斯函数的NumPy可能是您应该使用的。考虑到pred是以：(batch_size, num_labels)的形式从网络输出的可能性，那么np.argmax(pred, axis=1)将给出与预测类相关联的索引(即标签)。

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/61465046

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