我应该如何解释sparse_categorical_crossentropy函数的输出？

Question

作为输入，其浮点数为1.0或0.0。当我尝试用模型和sparse_categorical_crossentropy损失进行预测时，我得到如下信息：[[0.4846592 0.5153408]]。

我怎么知道它预测的类别？

Answer 1

您看到的这些数字是给定输入样本的每个类别的概率。例如，[[0.4846592 0.5153408]]表示给定样本属于类别0，概率约为0.48，而属于样本1，概率约为0.51。因此，您希望以最高的概率上课，因此可以使用np.argmax查找哪个索引（即0或1）是最大的索引：

np.argmax

此外，这与模型的损失函数无关。这些概率由模型的最后一层给出，很有可能它使用

import numpy as np

pred_class = np.argmax(probs, axis=-1) 

作为激活函数来将输出标准化为概率分布。