MacOS Sierra
Ver 10.12.1
python3.x
やりたいこと テスト画像が1枚1枚どのように判定されたのかをみたい。
トレーニング画像、バリデーション画像を与え学習させテスト画像を用いてevaluateを用いた結果
0.329492628574
1.0
という値が得られました。
これはテスト画像の損失値と予測精度が100パーセントということでしょうが
テスト画像1枚1枚がどのように分類されたか見たい場合どうすればよいのでしょうか??
例えば猫の画像と犬の画像でevaluateを用いてテストしたときに
0.329492628574
1.0
という値を得た場合、犬か猫に何パーセントの確率で判定されたというのが知りたいです。
お手柔らかにお願いいたします。
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回答2件
0
model.evaluate() ではなくて、 model.predict()を使えばできますよ。
投稿2017/07/16 22:35
総合スコア1150
0
ベストアンサー
質問者様がどういうタスク(訓練画像の詳細等)で行われたのかを存じ上げませんので、直接的な回答になっていませんが、CIFAR-10を用いてこういった内容に関してQiitaで記事を書かせて頂きました。参考になれば幸いです。(宣伝みたいになってしまい申し訳ありません。)
私が講義で習った内容をまとめたものですが、confusion matrixのファイルが質問者様の求めるものになっているかと思います。もし記事の内容でご質問等あればコメントくだされば対応させていただきます。
ちなみに精度100%というのは(ほぼ)過学習を疑ったほうが良いかと思います。
以上参考になれば幸いです。
投稿2017/07/16 14:26
退会済みユーザー
総合スコア0
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退会済みユーザー
2017/07/16 14:44 編集
2017/07/16 14:49
2017/07/16 16:02
退会済みユーザー
2017/07/16 20:22 編集
2017/07/17 01:30 編集
退会済みユーザー
2017/07/17 06:19 編集
2017/07/17 08:59 編集
退会済みユーザー
2017/07/17 09:01 編集
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2017/07/17 09:00