python - 神经网络多类分类器会自动做 argmax 吗？

Question

我是机器学习的初学者，目前正在研究神经网络的基础知识。在我看到的一个例子中，神经网络的最后一层恰好是

keras.layers.Dense(10, activation="softmax"), 

因此，该层的输出是一个具有 10 个值的数组，对应于多类问题中 10 个类中的每一个的类概率。但是，原始数据集中的类标签只是一个整数值，从 0 到 9。我的问题是，我的神经网络是否会在其输出中自动执行 argmax 以确定在训练期间要与之比较的标签？有没有办法让我明确知道我的神经网络“隐式”做了哪些操作？谢谢！

Answer 1

您需要使用以下代码转换您的标签，以便标签将成为数组（一个热编码）。

train_labels = to_categorical(train_labels, num_classes = 10)

例子。对于 label 2->[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]， For 1->[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0]& 同样适用于其他类。