如何爲CNN的每個班級在0和1之間得分？

我目前的訓練網絡（CNN與Tensorflow實現），以超過3類進行分類，事情是，我最終喜歡得分：如何爲CNN的每個班級在0和1之間得分？

[ -20145.36, 150069, 578456.3 ].

我想有0和1之間的分數（某種概率）。

起初，我想過使用雙曲線函數，但後來我發現這個討論它甚至沒有提到：

https://www.quora.com/How-do-you-normalize-numeric-scores-to-a-0-1-range-for-comparing-different-machine-learning-techniques

你有什麼建議我做的有0和1之間的分數爲每個班級？

謝謝

來源

2017-04-21 A. Piro

tf.nn.softmax（）將變換網絡的輸出爲有效的概率分佈，即所有概率是0之間和1，它們總計爲1.請參閱此處以獲取TensorFlow文檔：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/softmax以及此處的解釋：https://www.tensorflow.org/get_started/MNIST /初學者 – ml4294

作爲最後一層，您總是使用softmax來獲得n級分類分數。所以，你有很多選項在tensorflow classification docs中提到。

最簡單的一種是使用tf.nn.softmax()

softmax = exp(logits)/reduce_sum(exp(logits), dim)

實施例：

In [63]: ar = np.array([ -20145.36, 150069, 578456.3 ]) 

In [64]: scores = tf.nn.softmax(ar) 

In [65]: sess = tf.InteractiveSession() 

In [66]: scores.eval() 
Out[66]: array([ 0., 0., 1.])

來源

2017-04-21 11:16:55 kmario23

如何爲CNN的每個班級在0和1之間得分？

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