Softmax प्रेडिक्शंस
आपका हाल ही में प्रशिक्षित model लोड कर दिया गया है। यह मॉडल अच्छी तरह जनरलाइज़ कर रहा है! इसलिए आपको टेस्ट सेट पर उच्च accuracy मिली।
क्योंकि आपने softmax ऐक्टिवेशन फंक्शन का उपयोग किया है, आपके मॉडल को दिए गए हर 2-कोऑर्डिनेट इनपुट के लिए 4 संख्याओं का एक आउटपुट वेक्टर मिलता है। इन प्रत्येक संख्याओं में उस संभावना को एन्कोड किया जाता है कि 4 संभावित प्रतियोगियों में से किसने वह डार्ट फेंका है।
जब आप मॉडल की .evaluate() मेथड से accuracy निकालते हैं, तो आपका मॉडल सबसे अधिक probability वाली class को prediction मानता है। np.argmax() इसमें आपकी मदद कर सकता है क्योंकि यह किसी array में सबसे बड़े मान का इंडेक्स लौटाता है।
coords_small_test में सहेजे गए टेस्ट थ्रो के कलेक्शन और np.argmax() का उपयोग करके इसे चेक कीजिए!
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Keras के साथ डीप लर्निंग परिचय
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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]))