neural-network - 如何使用keras进行二元分类？

Question

我需要有关如何使用 keras 模型的简单示例。我不清楚 model.evaluate 之间有什么区别和 model.predict .

我想为二元分类创建模型。假设我有猫和狗的图像，训练模型并可以使用它来预测给定照片上的动物。也许有一些很好的入门或教程。我在谷歌的前五页中阅读了任何内容，但只找到了复杂级别的教程和讨论。

Answer 1

简而言之:

model.evaluate 评估一对 (X,Y) 并返回损失(以及为模型配置的所有其他指标)。这是用于在验证或测试集上测试您的模型。

model.predict 预测给定输入 X 的结果。例如，这是从输入图像预测类别。

除其他外，这也清楚地记录在链接的文档中。

您可以在 git 存储库( keras/examples )或 Keras 网站( here 和 here )中找到许多 Keras 示例模型。

对于二进制分类，您可以使用此模型，例如:

model = Sequential()
model.add(Dense(300, init='uniform'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(2, init='uniform'))
model.add(Activation('softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.02))
model.fit(X, Y)