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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！

この演習はコースの一部です

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実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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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