Keras CNN可以预测多个类别吗？

是的，Keras CNN可以预测多个类别。Keras是一个基于Python的深度学习库，提供了简单易用的接口，可以用于构建和训练各种类型的神经网络模型，包括卷积神经网络（CNN）。

CNN是一种常用于图像识别和分类任务的深度学习模型。它通过多层卷积和池化操作来提取图像的特征，并通过全连接层进行分类。在Keras中，可以使用CNN模型进行多类别的图像分类预测。

对于多类别预测，通常使用softmax作为最后一层的激活函数。softmax函数可以将模型输出的原始分数转化为概率分布，每个类别的概率值表示该样本属于该类别的概率。模型会预测出概率最高的类别作为最终的分类结果。

以下是一个使用Keras构建CNN进行多类别图像分类的示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 构建CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 预测
predictions = model.predict(x_test)

在上述代码中，我们首先构建了一个包含多个卷积层和池化层的CNN模型。然后使用softmax作为最后一层的激活函数，该模型可以预测出多个类别的概率分布。最后，通过编译模型、训练模型和预测的步骤，可以完成多类别图像分类的任务。

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