我正在尝试调用CNN上tf.keras中的model.predict()来预测单个图像的类。由于某些原因，类别概率返回到高于1的水平，这是毫无意义的。我不确定为什么会发生这种情况。()
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', input_shape=(48, 48, 1), kernel_regularizer
浏览 115提问于2020-05-28得票数 1
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我很难找到我需要的文件。为了总结这个问题，我训练了一个tf.keras模型，使用两类图像，标记为'0‘或'1’。现在我想用这个模型来预测新图像是'0‘还是'1’。我的问题如下：model.predict()返回一个介于1到0之间的数字，但我似乎找不到这到底是什么。正确的说法是，这是它的预测(即，接近1意味着图像可能是
浏览 8提问于2020-09-18得票数 1
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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Apostolova对Lodzz关于“从Keras函数模型中获取类标签”问题的回答，如test_probas = model.predict(tes
浏览 4提问于2022-06-06得票数 1
雪橇式LogisticRegressionpredictions = model.predict(X_test)
如果概率大于0.5，则给出1。我想改变它，如果概率大于0.7，它就等于1。
浏览 2提问于2022-07-06得票数 0
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预测概率是否高于某一值
、、、
当我对新数据进行预测时，我只希望保留那些预测概率大于0.5的预测，并将所有其他预测转换为0类。使用softmax得到概率大于0.5的预测是否有意义？newdata = (nsamples, nfeatures)
predictions = model.predict (newd
浏览 1提问于2021-01-25得票数 0
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我的模型只能做一个特定的预测(在我的例子中是numpy.ndarray)，但是我感兴趣的是一个更像概率的预测(例如90%的class1和80%的class2 ...etc)。我现在应该修改的代码部分在哪里？如何使用列车模型得到正确的概率值？MyDrive/Programs/Datasets/Test'
folders = glob(
浏览 10提问于2022-05-03得票数 -1
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axis=0) pred = model.predict_classes(image)[0]
sign = classes[pred+1]
浏览 1提问于2022-05-18得票数 0
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我需要将概率分配给二进制分类的预测类。命令model.predict()提供了一个输出，它是一个数组，由一个具有概率分数的列组成。我需要根据两个班的概率分数对这两个班进行排序。],[9.61620647e-01, 3.83793535e-02]]11通过将这些类
浏览 4提问于2022-05-08得票数 -2
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我正在做一个简单的分类问题。我完成了示例并创建了一个模型。 我按照下面给出的方式排列了标签列。 label 0 1 1 0 0 1因此，我想用样例来测试系统。但它确实是以百分比的形式存在的。我希望它能给出两个正确的值，0或1。reloaded_model.predict(input_dict) "This particular
浏览 42提问于2021-01-22得票数 0
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我有一个二元交叉熵模型两类:正常的，牛市的。我用了角角功能模型。final layer: 1 unit, sigmoid activation.class indices: {'bullish': 0,'norma
浏览 1提问于2021-07-27得票数 0
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对于猫和狗图像的二进制分类，我的目录结构是train/ cats和train_dir/dogs。`train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1/255)` class_mode='binary')
浏览 1提问于2020-07-25得票数 1
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我有一个多类分类器，我需要同时获得概率和标签。model.predict(X)返回每个数据点的标签。
浏览 10提问于2020-02-17得票数 2
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但我对model.predict有一个问题。 它只显示1，而不是数组0。1.. import cv2
img = cv2.resize(img,(150,150))print("%.2f" % prob)
print(pred_nam
浏览 15提问于2019-09-26得票数 0
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我已经建立了一个大约2000个单词的字典，并将训练样本编码为长度为140 (带填充)的单词索引的序列。mdl = Sequential()mdl.add(LSTM(100))
mdl.add(Dense(train_y.shape[1</
浏览 5提问于2018-09-18得票数 2
我的代码： test = pd.read_csv('.= model_from_json(loaded_model_json)
loaded_model.load_weights('model1.Param # embedding_1) 12416
__________________
浏览 42提问于2019-01-28得票数 1
很抱歉，这个初学者的问题：from keras.models import Sequentialpredictions = model.predict_classes(X)predictions只是给了我一个愚蠢的数组(样本长度)和整数。至少对于每个样本，predict给我
浏览 3提问于2019-12-31得票数 0
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我试图添加层的顺序模型，以训练它与fashion_mnist数据。但是，我多次收到此错误。Traceback (most recent call last) 1
浏览 3提问于2019-05-11得票数 3
我正在做的是用一个包含318行和6个属性的数据集训练一个模型。7是目标输出(只有1或0) .I只想让模型打印1或0，即模型的输出。我已经按照下面的代码训练了模型，并获得了90%的准确率。但是我不知道如何获得每个训练数据的输出值。有没有办法打印或生成包含训练数据预测输出的新csv文件？例如:目标(第7个属性)：1 0 0预测(模型输出)：1 0 1帮助将是great.Thanks！for reprod
浏览 123提问于2019-01-10得票数 0
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我试图在经过训练的模型上预测单个图像的类别，但是我得到了一个奇怪的输出，所以这是我的代码：from tensorflow.keras.preprocessingplt.show()
# load model
浏览 4提问于2020-05-18得票数 0
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我有一个MNIST数据集的分类网络，有10个标签(0、1、2、3、4、5、6、7、8、9)，经过培训后，我运行了predict_classes for test_data。我想知道对于test_set中的每个数据，y_pred中每个标签(0、1、2、3、4、5、6、7、8、9)的得分是多少。例如，如果predict_classes说对于第一个数据，标签是"7“，那么7的分数是多少，其他标签的分数是多少(0，1，2，3，4，5，6，8，8，9)
浏览 9提问于2022-02-16得票数 0
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