В глубоком обучении прогнозы часто кодируются с использованием одного горячего вектора. Я использую MXNet для создания простой нейронной сети, которая классифицирует изображения животных как кошек, собак, лошадей и т. д. Когда я вызываю метод Predict MXNet, он возвращает мне вывод softmax. Теперь, как мне определить, что индекс записи в выводе softmax, соответствующий максимальной вероятности, — это Cats, Dogs или Horses. Вывод softmax дает только массив без сопоставления результатов с соответствующей меткой.
Как сопоставить вывод softMax с метками в MXNet
Ответы (1)
Это может помочь ответить на ваш вопрос. http://mxnet.io/tutorials/python/predict_imagenet.html https://github.com/dmlc/mxnet-notebooks/blob/master/python/how_to/predict.ipynb
В этом примере используется предварительно обученная модель для прогнозирования изображений и набора данных synset.
person
Roshani Nagmote
schedule
03.03.2017