Как определить прогнозируемый класс в модели классификатора Keras?

Question

Я обучил модель на основе этого урока . Теперь, когда я использую model.predict для одного изображения, выходные значения равны [[0.19530062 0.80469936]].

Как я могу интерпретировать этот ответ? Под этим я подразумеваю то, что представляют два значения, то есть к какому классу принадлежит каждое значение? Если я выбираю кошек против собак, то как я могу определить на основе приведенных выше выходных значений, что прогноз является кошкой или собакой?

Answer 1

Если вы хотите узнать, что означают эти значения, то вы можете найти ответ здесь: Как интерпретировать и преобразовать значения, предсказанные классификатором Keras?

Однако, если вы хотите чтобы выяснить, какой класс был сопоставлен с нулем и одним в ImageDataGenerator после использования метода flow_from_directory, вы можете использовать атрибут class_indices:

class_mapping = train_data_gen.class_indices

Из Документация Keras :

классы: Необязательный список подкаталогов классов (например, ['dogs', 'cats']). По умолчанию: None. Если не предоставлен, список классов будет автоматически выведен из имен / структуры подкаталога в directory, где каждый подкаталог будет обрабатываться как отдельный класс (и порядок классов, который будет сопоставлен с индексами меток, будет быть alphanumeri c). Словарь, содержащий сопоставление имен классов и индексов классов, можно получить с помощью атрибута class_indices.