CNN模型的softmax分数

Question

我已经建立了用于图像分类的CNN模型。我想选择5张由网络正确分类并具有最大softmax分数（每个类别）的图像。

我尝试检查model.evaluate（X_test，y_test），但它给出了模型的总体softmax得分。

model = Sequential()
model.add(Conv2D(96, (7, 7),  kernel_initializer='he_uniform', padding='same',strides=2, input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Conv2D(64, (5, 5), kernel_initializer='he_uniform', padding='same',strides=2))
model.add(Activation("relu"))

model.add(Conv2D(128, (3, 3), kernel_initializer='he_uniform', padding='same',strides=2))
model.add(Activation("relu"))

model.add(MaxPooling2D(pool_size=(3, 3),padding='same',strides=3))

model.add(Flatten())

model.add(Dense(128))
model.add(Activation("relu"))

model.add(Dense(10, activation='softmax'))

编译模型

opt = SGD(lr=0.0001, momentum=0.9)
model.compile(optimizer=opt, loss='categorical_crossentropy', metrics['accuracy'])

我想查看正确分类的图像的softmax分数。

Answer 1

为此，您必须使用model.predict，而不是model.evaluate：

model.predict(X_test)