Прогнози softmax
Нещодавно натренована model вже завантажена для вас. Вона добре узагальнює, тому ви отримали високу точність на тестовій вибірці.
Оскільки ви використали функцію активації softmax, для кожного вхідного прикладу з 2 координатами модель повертає вектор із 4 чисел. Кожне з цих чисел кодує імовірність того, що певне дротик було кинуто одним із 4 можливих учасників.
Під час обчислення точності методом .evaluate() модель бере за передбачення клас з найбільшою імовірністю. np.argmax() допоможе це зробити, адже повертає індекс найбільшого значення в масиві.
Скористайтеся колекцією тестових кидків у coords_small_test і np.argmax(), щоб це перевірити!
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до Deep Learning з Keras
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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]))