DL4J预测格式

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

我有两个关于deeplearning4j的问题，它们有些相关。DL4J预测格式

  1. 当我执行“INDArray预测= model.output（features，false）;“来产生预测，我得到由模型预测的标签;它是0或1.我试图寻找一种方法来获得概率（值介于0和1之间），而不是严格的0或1.当您需要为模型应该考虑的阈值设置阈值时，这非常有用0以及它应该考虑为1.例如，您可能希望您的模型为任何高于或等于0.9的预测输出“1”，否则输出“0”。

  2. 我的第二个问题是，我不知道为什么输出被表示为一个二维数组（即在下面的代码后显示），即使只有两种可能性，所以最好用一个值来表示它 - 特别是如果我们希望它作为一个值的概率（问题＃1）。
    PS：在与问题相关的情况下，在Schema中，输出列使用“.addColumnInteger”来定义。以下是所用代码的片段。代码的

部分：

输入特征：[0.10，0.34，1.00，0.00，1.00]
从运行上述代码

MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder() 
      .seed(seed) 
      .iterations(1) 
      .optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT) 
      .learningRate(learningRate) 
      .updater(org.deeplearning4j.nn.conf.Updater.NESTEROVS).momentum(0.9) 
      .list() 
      .layer(0, new DenseLayer.Builder() 
        .nIn(numInputs) 
        .nOut(numHiddenNodes) 
        .weightInit(WeightInit.XAVIER) 
        .activation("relu") 
        .build()) 
      .layer(1, new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD) 
        .weightInit(WeightInit.XAVIER) 
        .activation("softmax") 
        .weightInit(WeightInit.XAVIER) 
        .nIn(numHiddenNodes) 
        .nOut(numOutputs) 
        .build() 
      ) 
    .pretrain(false).backprop(true).build(); 
    MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(conf); 
    model.init(); 
    model.setListeners(new ScoreIterationListener(10)); 
    for (int n=0; n<nEpochs; n++) { 
     model.fit(trainIter); 
    } 
    Evaluation eval = new Evaluation(numOutputs); 
    while (testIter.hasNext()){ 
     DataSet t = testIter.next(); 
     INDArray features = t.getFeatureMatrix(); 
     System.out.println("Input features: " + features); 
     INDArray labels = t.getLabels(); 
     INDArray predicted = model.output(features,false); 
     System.out.println("Predicted output: "+ predicted); 
     System.out.println("Desired output: "+ labels); 
     eval.eval(labels, predicted); 
     System.out.println(); 
    } 
    System.out.println(eval.stats());

输出 预测输出：[1.00,0.00]
所需的输出：[1.00，0.00]

*我想输出的样子（即什么一值的概率）：**

输入特征：[0.10，0.34，1.00，0.00，1.00]
预测输出：0.14
希望的输出：0.0

回答：

我会在线回答你的问题，但我只想注意： 我建议看看我们的文档和示例： https://github.com/deeplearning4j/dl4j-examples http://deeplearning4j.org/quickstart

  1. 100％0或1只是一个严重调整的神经网络。这根本不是事情的方式。 softmax默认返回概率。你的神经网络被严重调整。看看更新dl4j了。我不确定你在使用什么版本，但是现在我们还没有在激活中使用字符串至少一年？当我们开始时，你似乎跳过了很多步骤。我会再次重申，至少看看上面的起点，而不是使用一年前的代码。

  2. 你所看到的只是标准的深度学习101.所以我要给你的建议可以在互联网上找到，适用于任何深度学习软件。两个标签softmax将每行加1。如果您想要1个标签，请使用带有1个输出和不同损失函数的sigmoid。我们使用softmax是因为它可以用于任意数量的输出，您所要做的就是更改输出的数量，而不是必须在其上更改损失函数和激活函数。

以上是 DL4J预测格式 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/264932.html

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