Keras 에서 predict()방법 과 predictclasses()방법의 차이 설명

1 predict()방법
predict()방법 을 사용 하여 예측 할 때 반환 값 은 수치 이 고 샘플 이 각 유형 에 속 하 는 확률 을 나타 낸다.우 리 는 numpy.argmax()방법 으로 샘플 이 최대 확률 로 속 하 는 유형 을 샘플 의 예측 라벨 로 찾 을 수 있다.

2 predict_classes()방법
predict 사용 시classes()방법 을 예측 할 때 분류 색인,즉 이 견본 이 속 한 분류 라벨 을 되 돌려 줍 니 다.권 적 신경 망 의 그림 분 류 를 예 로 들 면 코드 는 다음 과 같다.

추가 지식:keras 에서 model.evaluate,model.predict 와 model.predictclasses 의 차이
1.model.evaluate 는 훈련 모델 을 평가 하 는 데 사 용 됩 니 다.그것 의 출력 은 입력 데이터 에 대한 예측 이 아니 라 model 의 acc 와 loss 입 니 다.
2.model.predict 실제 예측,test sample 로 입력 하고 label 로 출력 합 니 다.
3.keras 에는 두 개의 예측 함수 model.predict 가 있 습 니 다.classes(test)와 model.predict(test).만약 에 라벨 이 one-hot 인 코딩 을 거 쳤 다 면[1,2,3,4,5]는 라벨 유형 이 고 인 코딩 을 거 친 후에[1 0 0 0 0 0],[0 0 0 0 0 0 0 0 0]...[0 0 0 1]이다.
model.predict_classes(test)는 클래스 를 예측 합 니 다.인쇄 된 값 은 클래스 번호 입 니 다.또한 시퀀스 모델 로 만 예측 할 수 있 고 함수 식 모델 로 는 사용 할 수 없습니다.
모델.predict(test)에서 출력 하 는 것 은 5 개의 인 코딩 값 입 니 다.argmax(predicttest,axis=1)분류 번호 로 전환 합 니 다.
이 편 은 Keras 에서 predict()방법 과 predictclasses()방법의 차이 점 은 바로 편집장 이 여러분 에 게 공유 한 모든 내용 입 니 다.여러분 에 게 참고 가 되 고 저희 도 많이 응원 해 주 셨 으 면 좋 겠 습 니 다.