2.2 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。

2.2.1 改进为水果分类器，需要对苹果分类网络的最后一层做以下两个改动：
1. 输出层的神经元个数需要改为多个，每个代表一个水果类别。
2. 最后一层的激活函数应该使用 softmax 函数，因为 softmax 函数能够将输出值转化为概率分布，更适合多分类问题。而 sigmoid 函数则只能将输出值压缩到 [0, 1] 的范围内。

2.2.2 展示水果分类器的训练过程如下：


其中，横轴为训练轮数，纵轴为损失或精度。蓝色曲线代表训练集上的损失，橙色曲线代表验证集上的损失，绿色曲线代表训练集上的精度，紫色曲线代表验证集上的精度。

从图中可以看出，随着训练轮数的增加，训练集和验证集上的损失逐渐下降，精度逐渐提高。但是，训练集上的精度比验证集上的精度高，说明模型存在一定的过拟合现象。

基于测试集和预测结果，我们可以绘制混淆矩阵，如下所示：


从混淆矩阵可以看出，橙子、柠檬和葡萄之间容易混淆，因为它们的形状和颜色相似。同时，苹果和香蕉也有一些混淆的情况。这些水果之间的区别可以通过更多的训练数据和更好的特征提取方法来解决。

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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

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：

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。