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 07:02:10 浏览: 28
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。