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演習

Softmax による予測

直近で学習した model が読み込まれています。このモデルは汎化がうまくいっているため、テストセットで高い精度が出ています。

softmax 活性化関数を使っているので、2次元座標を入力するたびに、出力は4つの数値からなるベクトルになります。これらの各数値は、4人の競技者のうち誰がそのダーツを投げたかの確率を表します。

モデルの .evaluate() メソッドで精度を計算する際には、確率が最も高いクラスを予測として選びます。np.argmax() は配列内で最大の値のインデックスを返すので、これに役立ちます。

coords_small_test に保存されたテスト投擲の集合と np.argmax() を使って、これを確かめてみましょう！

指示1 / 2

undefined XP
    1
    2
  • coords_small_test に対して model で予測します。
  • モデルの予測結果を表示します。