卷積神經網絡的輸出意味着什么

Question

機器學習入門...我知道CNN模型將圖像所屬的類的值指示為“ 1”，否則為“ 0”。 但是我為其中一個模型獲得的輸出有點奇怪。

輸出-：[[1.00000000e + 00，1.02304026e-20，0.00000000e + 00]]

我觀察到類別1的值比其他類別高，因為我測試的圖像實際上屬於該類別。 但是我真的不明白該輸出意味着什么，以及為什么它不是簡單地在0或1中。

Answer 1

CNN是一種用於過程映像的神經網絡。 您呈現的內容可能是使用CNN處理輸入的分類器的輸出。 您之所以會看到輸出，是因為我們經常對輸出向量應用softmax運算以產生概率分布 ，每個值在0到1之間，向量之和為1。輸出中的每個條目都告訴您輸入屬於一個概率特定類別。 但是，這還不是故事的結局，只是您的起點。

您在第二個條目中觀察到非常小的數字而不是0的原因是因為這些概率基於邏輯Sigmoid函數 ，如果輸入較大， Sigmoid函數將飽和為1，否則為0。 使用浮點數時，它們實際上接近於0和1，但不一定變為1或0。