使用經過訓練的鑑別來計算概率

Question

我也跟着上甘本教程 - https://github.com/adeshpande3/Generative-Adversarial-Networks/blob/master/Generative%20Adversarial%20Networks%20Tutorial.ipynb

我想用訓練有素的鑑別計算測試圖像的概率（我訓練上代表一組特定的圖像，並希望。檢查測試圖像類似於集的可能性）我用下面的代碼 - （重裝模型後）

newP= sess.run(Dx, feed_dict={x_placeholder: dataset2}) 
print("prob: " + str(newP) 

，但它是不是給概率，一些隨機的彩車> 1。如何使用訓練好的判別式來找出概率？

Answer 1

使用，prob = tf.nn.sigmoid(Dx)爲您的概率。由於Dx輸出0-1之間的單個值，所以對於單個輸出將始終爲1.（exp(Dx)/exp(Dx) = 1）