Мультиклассовая классификация находит вероятность всех классов - PullRequest
Новая
       26

Мультиклассовая классификация находит вероятность всех классов

0 голосов
/ 28 июня 2019

Я взял пример с кераты.

https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/pretrained_word_embeddings.py

sequence_input = Input(shape=(MAX_SEQUENCE_LENGTH,), dtype='int32')
embedded_sequences = embedding_layer(sequence_input)
x = Conv1D(128, 5, activation='relu')(embedded_sequences)
x = MaxPooling1D(5)(x)
x = Conv1D(128, 5, activation='relu')(x)
x = MaxPooling1D(5)(x)
x = Conv1D(128, 5, activation='relu')(x)
x = GlobalMaxPooling1D()(x)
x = Dense(128, activation='relu')(x)
preds = Dense(len(labels_index), activation='softmax')(x)

model = Model(sequence_input, preds)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='rmsprop',
              metrics=['acc'])

Модель предсказывает вероятности классов, которые меньше 0. Я знаю, что softmax суммирует его в 1.только один вывод, который я могу видеть в вероятности, используя np.argmax(pre) Я хочу, чтобы вероятности других классов были как минимум читабельными.

Prediction output:
    [2.8300792e-06 4.5637703e-03 7.2316222e-02 6.7710824e-02 5.2243233e-01
     3.7763064e-04 1.2326813e-02 2.9277834e-01 4.1662962e-03 1.0876421e-05
     2.3830748e-06 1.3590348e-04 2.3074823e-02 3.3520879e-05 4.0551484e-05
     1.9896568e-06 1.0994432e-05 4.7518920e-06 2.3408763e-06 6.7659844e-06]

Все они дают вероятность меньше 0 как вероятность.Когда я использую np.argmax, я получил 4. Как получить результаты вероятности выше 0?Вместо softmax, какую активацию я должен использовать, чтобы получить больше положительных вероятностей?

Ответы [ 2 ]

2 голосов
/ 28 июня 2019

форматирование вышеуказанного результата предсказания 

pred = ["2.8300792e-06","4.5637703e-03", "7.2316222e-02"," 6.7710824e-02"," 5.2243233e-01",
 "3.7763064e-04","1.2326813e-02","2.9277834e-01", "4.1662962e-03", "1.0876421e-05",
 "2.3830748e-06", "1.3590348e-04", "2.3074823e-02","3.3520879e-05", "4.0551484e-05",
 "1.9896568e-06" ,"1.0994432e-05", "4.7518920e-06" ,"2.3408763e-06" ,"6.7659844e-06"]


 pred_ = ["{:f}".format(float(x)) for x in pred])

 #np.argmax give you the position which have maximum value and not probability
 #o/p
 ['0.000003', '0.004564', '0.072316', '0.067711', '0.522432', '0.000378', '0.012327', 
 '0.292778', '0.004166', '0.000011', '0.000002', '0.000136', '0.023075', '0.000034', 
 '0.000041', '0.000002', '0.000011', '0.000005', '0.000002', '0.000007']



 np.argmax(pred_)
 #o/p
 4
1 голос
/ 28 июня 2019

Попробуйте этот код.из sklearn.metrics import import_report import numpy as np 

Y_test = np.argmax(y_test, axis=1) # Convert one-hot to index
y_pred = model.predict_classes(X_test)
print(classification_report(Y_test, y_pred))

Вывод этого кода (Cifar 10) 

     classes  precision    recall  f1-score   support

       0       0.82      0.40      0.54      1000
       1       0.84      0.66      0.74      1000
       2       0.47      0.51      0.49      1000
       3       0.41      0.50      0.45      1000
       4       0.44      0.72      0.55      1000
       5       0.56      0.43      0.49      1000
       6       0.69      0.71      0.70      1000
       7       0.80      0.52      0.63      1000
       8       0.62      0.85      0.72      1000
       9       0.73      0.73      0.73      1000

   micro avg       0.60      0.60      0.60     10000
   macro avg       0.64      0.60      0.60     10000
weighted avg       0.64      0.60      0.60     10000
...