基于上述苹果分类器,改进为水果分类器(多分类) 2.2.1 若要把上述 2.1 搭建的苹果分类器改为一个水果分类器,需要对苹果分类网络的 最后一层做什么改动?最后一层的激活函数该使用哪个?为什么在多分类中使 用 softmax,而不使用 sigmoid? 2.2.2 展示水果分类器的训练过程,包括训练集上的损失和精度,验证集上的损失和精 度;基于测试集和预测结果,展示混淆矩阵,指出哪些水果比较难区分

时间: 2024-02-13 19:02:10 浏览: 30
好的,我明白了。对于第一个问题,将苹果分类网络的最后一层改为具有多个输出节点的全连接层,并采用 softmax 作为激活函数。在多分类中使用 softmax 而不使用 sigmoid 的原因是,softmax 可以保证不同输出节点的输出值之和为 1,从而更好地表示不同类别的概率分布。 对于第二个问题,展示水果分类器的训练过程可以通过以下步骤: 1. 收集水果数据集,并将其划分为训练集、验证集和测试集。 2. 定义水果分类器的网络结构,包括输入层、多个隐藏层和输出层。 3. 定义损失函数和优化器,并使用训练集对水果分类器进行训练。 4. 记录训练集和验证集上的损失和精度,以便进行后续分析。 5. 使用测试集对水果分类器进行测试,并记录预测结果。 6. 基于测试集和预测结果,计算并展示混淆矩阵,以指出哪些水果比较难区分。 下面是一个简单的代码示例,用于展示水果分类器的训练过程: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.keras.losses import SparseCategoricalCrossentropy from sklearn.metrics import confusion_matrix import numpy as np # 1. 收集数据集并划分为训练集、验证集和测试集 # 假设已经准备好了 X_train, y_train, X_val, y_val, X_test 和 y_test # 2. 定义网络结构 model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)), Dense(32, activation='relu'), Dense(10, activation='softmax') ]) # 3. 定义损失函数和优化器,并进行训练 model.compile(loss=SparseCategoricalCrossentropy(), optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=10, batch_size=32) # 4. 记录训练集和验证集上的损失和精度 train_loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] train_acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] # 5. 使用测试集进行测试 y_pred = model.predict(X_test) # 6. 计算并展示混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_test, np.argmax(y_pred, axis=1)) print(cm) ``` 在展示混淆矩阵时,可以观察哪些水果被错误地分类为其他水果,以确定哪些水果比较难区分。

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