Keras - model.predict返回类而不是概率

Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了高级的API，使得构建和训练深度神经网络变得更加简单和快速。在Keras中，model.predict()方法用于对输入数据进行预测，并返回预测结果。

默认情况下，model.predict()返回的是每个输入样本所属类别的标签。这是因为在训练深度神经网络时，通常使用的是softmax激活函数，它将输出转化为类别的概率分布。而model.predict()方法会返回概率最高的类别标签作为预测结果。

如果你希望得到每个类别的概率值而不是类别标签，可以通过设置参数来实现。在Keras中，可以使用model.predict_proba()方法来获取每个类别的概率值。该方法返回一个二维数组，其中每一行表示一个输入样本的类别概率分布。

对于Keras的应用场景，它广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。例如，在图像识别任务中，可以使用Keras构建卷积神经网络来实现图像分类。在自然语言处理任务中，可以使用Keras构建循环神经网络来进行文本分类或机器翻译等任务。

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