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：要将苹果分类器改为水果分类器，需要将最后一层的输出节点数改为水果类别数，并将激活函数改为 softmax。softmax 函数可以将输出转化为概率分布，从而方便进行多分类任务的判断。在多分类中使用 softmax，而不使用 sigmoid，是因为 softmax 可以处理多个类别之间的相互关系，而 sigmoid 只适用于二分类问题。

2.2.2：展示水果分类器的训练过程需要包括训练集和验证集上的损失和精度。训练集上的损失和精度可以反映出模型在训练过程中的优化情况，而验证集上的损失和精度可以用来监控模型的过拟合情况。

基于测试集和预测结果，混淆矩阵可以用来评估模型的分类性能。混淆矩阵的行表示真实类别，列表示预测类别，矩阵中的数字表示对应类别的样本数。通过观察混淆矩阵可以发现哪些水果比较难区分。

以下是水果分类器的训练过程和混淆矩阵的示例：

训练过程：


从图中可以看出，训练集上的损失逐渐下降，精度逐渐提高。验证集上的损失和精度也随着训练次数的增加而变化，但是在一定次数后，验证集上的损失开始上升，精度开始下降，这表明模型开始过拟合。

混淆矩阵：


从混淆矩阵中可以看出，橙子和柠檬、草莓和车厘子容易混淆，这可能是因为它们在外观上比较相似。而苹果和梨、香蕉和桃子较容易被正确分类，因为它们与其他水果的外观差异较大。

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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。