Как заставить модель keras отображать вероятности, например [0.3,0.1,0.6], а не просто [0.,0.,1.]. Модель keras как показано ниже. Я использую softmax на последнем слое, но я не уверен, что я делаю работу.
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32,(3, 3),activation='relu',input_shape=train_tensors[0].shape))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, padding='same'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Conv2D(64, (3,3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, padding='same'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Conv2D(128, (3,3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, padding='same'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(133, activation='softmax'))
model.summary()
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_tensors, train_targets,
validation_data=(valid_tensors, valid_targets),
epochs=epochs, batch_size=20, callbacks=[checkpointer], verbose=1)
Вот так выглядит мой вывод при запуске model.predict(img)
array([[ 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0.]], dtype=float32)