如何在單例中使用經過培訓的Theano人工神經網絡？

Question

我一直在關注如何訓練ANN來分類MNIST號碼的http://deeplearning.net/tutorial/教程。我現在在「卷積神經網絡」一章。我想在單個示例（MNIST圖像）上使用訓練好的網絡並獲得預測結果。有沒有辦法做到這一點？

我在教程和谷歌上展望未來，但找不到任何東西。

非常感謝您提供任何幫助！

Answer 1

在到達卷積神經網絡（CNN）章節之前，前面幾章的Theano教程中的材料很好地概述了Theano如何工作以及CNN示例代碼使用的一些組件。假設達到這一點的學生已經充分理解了Theano，以便弄清楚如何修改代碼以提取模型的預測，這可能是合理的。這裏有一些提示。

CNN的輸出層，名爲layer3，是前面章節介紹的LogisticRegression類的一個實例。

LogisticRegression類有一個屬性，稱爲y_pred。接下來到指定該屬性的值表示

如何計算預測的類，它的 概率最大

尋找其中y_pred是迴歸樣本中使用的地方象徵性的描述代碼中的註釋將突出顯示一個名爲predict()的功能。這爲邏輯迴歸樣本提供了CNN示例所期望的。

如果採用相同的方法，使用layer3.y_pred作爲新的Theano函數的輸出，模型的預測將變得明顯。