Keras - predict_proba不加起來1？

Question

我是新來Keras，這是我的NN：

model = Sequential() 
model.add(Dense(12, activation="relu", input_dim=12, kernel_initializer="normal")) 
model.add(Dense(3, activation="sigmoid", kernel_initializer="normal")) 
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) 

我有3個輸出：高，中，低。

當我試圖用predict功能，我得到正確的類：

array(['medium', 'low', 'medium', ..., 'low', 'medium', 'low'], dtype=object) 

然而，當我試圖predict_proba功能，我會得到不加起來1的概率？

array([[ 4.93983855e-04, 2.28181913e-01, 9.70774710e-01], 
     [ 3.14530940e-03, 9.60477769e-01, 3.79752717e-04], 
     [ 1.40661141e-03, 5.70683666e-02, 9.96348858e-01], 
     ..., 
     [ 1.29012510e-01, 7.08254218e-01, 2.44960701e-03], 
     [ 1.69786233e-02, 4.71719205e-02, 9.90665674e-01], 
     [ 1.28657368e-04, 9.89430904e-01, 9.04915680e-04]], dtype=float32) 

的第一行是4.93983855e-04 + 2.28181913e-01 + 9.70774710e-01，總和爲1.199450606855，這是大於1

我認爲第一行是指：的概率第一列（4.93983855e-04）中等？

Answer 1

sigmoid激活是相互獨立地輸出介於0和1之間的值。

如果你想凝聚了1的概率輸出，使用softmax激活你的最後一層上，將標準化輸出總結爲1

我希望這有助於:)