ÎncepețiÎncepe gratuit

Predicții Softmax

model-ul pe care l-ai antrenat recent este deja încărcat. Modelul generalizează bine — de aceea ai obținut o acuratețe ridicată pe setul de testare.

Deoarece ai folosit funcția de activare softmax, pentru fiecare intrare formată din 2 coordonate furnizate modelului, vei obține un vector de ieșire cu 4 valori. Fiecare dintre aceste valori codifică probabilitatea ca un anumit săgeată să fi fost aruncată de unul dintre cei 4 concurenți posibili.

Atunci când calculezi acuratețea cu metoda .evaluate() a modelului, acesta alege clasa cu cea mai mare probabilitate drept predicție. np.argmax() te poate ajuta în acest sens, deoarece returnează indexul cu valoarea maximă dintr-un array.

Folosește colecția de aruncări de test stocată în coords_small_test și np.argmax() pentru a verifica acest lucru!

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în Deep Learning cu Keras

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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]))
Editează și rulează codul