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Softmax-Vorhersagen

Dein kürzlich trainiertes model ist für dich geladen. Dieses Modell generalisiert gut – deshalb hast du auf dem Testset eine hohe Accuracy erzielt.

Da du die Aktivierungsfunktion softmax verwendet hast, gibt es für jede Eingabe aus 2 Koordinaten, die du deinem Modell gibst, einen Ausgabeverktor aus 4 Zahlen. Jede dieser Zahlen kodiert die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmter Dart von einem der 4 möglichen Teilnehmenden geworfen wurde.

Wenn du die Accuracy mit der .evaluate()-Methode berechnest, nimmt dein Modell die Klasse mit der höchsten Wahrscheinlichkeit als Vorhersage. np.argmax() hilft dir dabei, da es den Index mit dem höchsten Wert in einem Array zurückgibt.

Nutze die Sammlung von Testwürfen in coords_small_test und np.argmax(), um dir das anzuschauen!

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Einstieg ins Deep Learning mit Keras</Kurs>
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Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# 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]))
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