Začněte nyníZačněte zdarma

Předpovědi se Softmax

Právě natrénovaný model máš připravený k použití. Generalizuje dobře – proto jsi na testovací sadě dosáhl/a vysoké přesnosti.

Protože jsi použil/a aktivační funkci softmax, pro každý vstup dvou souřadnic model vrátí výstupní vektor čtyř čísel. Každé z nich kóduje pravděpodobnost, že daný šipkař hodil konkrétní šipku – celkem jsou čtyři možní soupeři.

Při výpočtu přesnosti metodou .evaluate() model jako předpověď vybere třídu s nejvyšší pravděpodobností. Pomůže ti s tím funkce np.argmax(), která vrátí index prvku s nejvyšší hodnotou v poli.

Vyzkoušej to na kolekci testovacích hodů uložené v coords_small_test spolu s np.argmax()!

Toto cvičení je součástí kurzu

Úvod do hlubokého učení s Keras

Zobrazit kurz

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Predict on coords_small_test
preds = ____.____(____)

# Print preds vs true values
print("{:45} | {}".format('Raw Model Predictions','True labels'))
for i,pred in enumerate(preds):
  print("{} | {}".format(pred,competitors_small_test[i]))
Upravit a spustit kód