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我想从cntk中经过训练的cnn获得特定类的概率(其中所有概率的总和等于1)。在Python中，这可以通过应用softmax-function来实现：from skimage import io
image_pathclass_prob = sm_classifier.eval({model.arguments[0]: [image]})
这里，class_prob是一个二维数值数组，它保存的
浏览 14提问于2018-09-05得票数 1
除了squared_error之外，我还可以使用哪些其他的丢失函数/错误函数？我找到了大脑脚本的文档，但没有在python中找到。
浏览 0提问于2018-11-29得票数 0
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根据微软的说法，CNTK包括自动区分。为了更好地理解源代码(我已经成功构建了它)，我想知道哪些C++类实现了AD，以及它是如何在CNTK中实现的？
浏览 7提问于2018-11-15得票数 2
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上安装Microsoft CNTK？我有OS X El Capitan微软在上的官方文档并没有为mac用户提供任何信息。
谢谢
浏览 0提问于2017-01-18得票数 15
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在Accord.NET(c#)中，如何在模型中设置新的概率值？我使用HiddenMarkovModel< TDistribution>类中的“概率”属性来获取模型的对数-初始概率log(pi)，并在模型中设置新的概率。但是你知道，它现在已经过时了，所以我用"LogInitial“代替，但它只能获取值，不能设置。你能告诉我设置新概率的方法吗？
浏览 11提问于2017-08-04得票数 0
该网站只列出：
所有类的返回估计数由类的标签排序。对于multi_class问题，如果multi_class被设为“多项式”，则使用softmax函数求出每个类的预测概率。否则，使用1-VS-rest方法，即使用逻辑函数计算每个类的概率，假设它是正的。并对所有类的这些值进行规范化。
还有，它对此作了深入的
浏览 3提问于2020-04-23得票数 3
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输出：给定的序列属于类(二进制-分类)的概率.我只想考虑第二个LSTM层的最后输出。
我需要在CNTK中实现这一点，但我很难做到这一点，因为它的文档编写得并不好。有人能帮我吗？
浏览 2提问于2016-07-27得票数 1
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嘿，我想弄清楚如何得到CIFAR例子中每个类的概率。目前，我可以在输入张量中输入预测的类，并得到一个真或假，但它不会告诉我它认为它是哪个类(在10个中)以及它在这个事实上的概率。对于如何在sess.run()之后获取这些信息有什么想法吗？
浏览 0提问于2016-04-06得票数 1
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我使用两个神经网络对两类文本进行分类。我对测试数据的准确率达到了90%。此外，还使用不同的性能指标，如精确性、召回性、f-得分和混淆矩阵，以确保模型按预期执行。在使用经过训练的模型的预测实验中，我获取每个prediction.The输出的概率如下(无法提供在Azure中实现的代码)1 (0.99)，2 (0.01)90%的准确性的模型有多自信意味着1
浏览 2提问于2017-11-20得票数 0
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我对CNTK非常陌生。我想用/Fast训练一组图像(用来检测像酒杯/瓶子这样的物体)。
我试图遵循GitHub的以下文档；但是，它似乎不是一个直接的过程。以及如何在经过训练的模型基础上创建对象标签？有人能指出适当的文档或培训链接，我可以使用cntk模型吗？请查看附加的图像，在其中我能够加载一个示例图像与默认的ROI在脚本中。如何正确设置图像中对象的大小和标签？提前感谢！
浏览 2提问于2017-04-03得票数 1
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然后我将经过训练的模型保存到h5文件中。我知道获取新图像的类概率向量的函数是predict。
但是，我想知道的是，分配给训练图像的最终类概率是否与模型一起保存？如果是，我如何在不需要使用predict函数的情况下从保存的模型中提取这些信息？
浏览 0提问于2019-01-11得票数 1
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我使用梯度增强算法和类GradientBoostedTrees创建了一个文本分类器：
目前，我获得了知道新元素类的预测，但我希望获得类的概率(在硬决策之前输出的值)。在其他mllib算法(如logistic回归)中，您可以从分类器中删除阈值以获得类概率，但我无法找到使用GradientBosstedTrees进行相同过程的方法。
浏览 3提问于2015-12-10得票数 1
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我可以用bigrf()包构建一个模型，但是有没有一种方法可以预测概率而不是类？对于类预测，我使用森林就是一个模型。我尝试过type = "prob"，但没有做任何事情。forest <- bigrfc(x[s, ], y[s], ntree=5L, varselect=vars)因此，问题是如何在预测
浏览 1提问于2015-06-18得票数 2
并返回test_x(测试数据的特征)、test_y(地面事实标签)、predict(分类器做出的预测)、red_prob( LogisiticRegression.predict_proba方法的预测概率recall,fscore,_ = prf(test_y,predics,pos_label=1,average='binary')
Edit:但是没有average和pos_label参数，它会报告每个类的精度
浏览 1提问于2016-07-03得票数 5
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我建立了一个h2o梯度增强分类器模型来预测0、1和2类的概率。训练数据中存在严重的类不平衡(93:5:2)。虽然在混淆矩阵中没有正确地预测单个类别1和2(如预期的那样)，但AUC是适合这些类单独使用的。我的理解是，得到的概率(P0，P1和P2)被校准，并被归纳为1。由于h2o中的多项式模型本质上是一对多的方法，但分数是1，所以增加或比较概率是正确的吗？
因此，如果P0 =
浏览 1提问于2021-03-25得票数 0
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对于catboost库中的一些对象(如python代码导出模型- )，预测()只给出一个所谓的每个记录的原始分数(参数值称为"RawFormulaVal")。其他API函数也允许预测的结果是目标类()的概率-参数值称为“概率”。
如果可以使用python ()将其转换成这样的函数呢？
浏览 2提问于2018-12-02得票数 0
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对于每个样本，我生成每个类的概率。我想要建立一个新的模型，它考虑了这些概率，并给出了一个精确的概率加权平均值。为此，我试着平均概率。我还试着从每个模型中获取最佳概率(例如，假设A类对model1输出具有更好的精度/召回能力，A类的模型1‘S输出等等)。这也没有大大提高准确度。你能推荐一些合唱技巧吗？
浏览 0提问于2017-03-24得票数 0
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= "softmax")(x) 上面的代码只是在一个tf.keras模型中显示输入和输出，该模型将输入图像分类为5类。简单语句ypreds = model(inputs)或ypreds = model.predict(inputs)生成一组5元素数组，这些数组添加到1，即概率。因此，问题是如何输出预测的类别，在本例中是整数: 0-4，而不是概率。更新:这是Apo
浏览 4提问于2022-06-06得票数 1
我有一个有序的列表，我想从其中选择项目，但以减少的概率和该概率的陡度能够被改变。我已经能够在Python中轻松地选择第一个n个项目数，使用：从清单中随机抽取的样本如下：但我不知道如何在这个范围内得到不同的概率，即选择1,2或3的概率
浏览 8提问于2022-09-30得票数 0
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