DL4J预测格式

Question

关于deeplearning4j，我有两个相关的问题。

1. 当我执行“INDArray predicted =model.output(特性，false)”生成预测时，我得到了模型预测的标签；它要么是0，要么是1。我试图寻找一种方法来获得一个概率(值介于0到1之间)，而不是严格意义上的0或1。当您需要为您的模型应该考虑的值设置为0以及它应该考虑的值为1时，这是很有用的。例如，您可能希望您的模型输出'1‘，对于任何高于或等于0.9或等于0.9的预测，否则输出'0’。
2. 我的第二个问题是，我不知道为什么输出被表示为二维数组(如下面的代码所示)，尽管只有两种可能性，所以最好用一个值来表示它--特别是如果我们希望它是一个概率(问题1)，也就是一个值。 PS:在与问题相关的情况下，模式中的输出列使用".addColumnInteger“定义。下面是使用的代码片段。

代码的一部分：

MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
            .seed(seed)
            .iterations(1)
            .optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT)
            .learningRate(learningRate)
            .updater(org.deeplearning4j.nn.conf.Updater.NESTEROVS).momentum(0.9)
            .list()
            .layer(0, new DenseLayer.Builder()
                    .nIn(numInputs)
                    .nOut(numHiddenNodes)
                    .weightInit(WeightInit.XAVIER)
                    .activation("relu")
                    .build())
            .layer(1, new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
                    .weightInit(WeightInit.XAVIER)
                    .activation("softmax")
                    .weightInit(WeightInit.XAVIER)
                    .nIn(numHiddenNodes)
                    .nOut(numOutputs)
                    .build()
            )
    .pretrain(false).backprop(true).build();

    MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(conf);
    model.init();
    model.setListeners(new ScoreIterationListener(10));

    for (int n=0; n<nEpochs; n++) {
        model.fit(trainIter);
    }

    Evaluation eval = new Evaluation(numOutputs);
    while (testIter.hasNext()){
        DataSet t = testIter.next();
        INDArray features = t.getFeatureMatrix();
        System.out.println("Input features: " + features);
        INDArray labels = t.getLabels();
        INDArray predicted = model.output(features,false);
        System.out.println("Predicted output: "+ predicted);
        System.out.println("Desired output: "+ labels);
        eval.eval(labels, predicted);
        System.out.println();
    }
    System.out.println(eval.stats());

运行上面代码的输出：

输入特性: 0.10，0.34，1.00，0.00，1.00 预测产出：1.00，0.00 期望输出：1.00，0.00

*我希望输出的样子(即一个值的概率)：**

输入特性: 0.10，0.34，1.00，0.00，1.00 预测产出：0.14 期望输出：0.0

Answer 1

我会用内联的方式回答你的问题，但我只想指出:我建议看看我们的文档和例子：https://github.com/deeplearning4j/dl4j-examples http://deeplearning4j.org/quickstart

1. 100% 0或1只是一个严重调整的神经网络。事情根本不是这样的。默认情况下，softmax返回概率。你的神经网络调得很差。还可以看看更新dl4j。我不知道你用的是什么版本，但我们已经至少一年没有使用字符串了？从我们开始的时候你好像跳了很多步。我将再次重申，至少在上面查看一下起点，而不是使用已有多年的代码。
2. 你看到的只是标准的深度学习101。因此，我将要给你的建议可以在互联网上找到，并且适用于任何深度学习软件。如果你想要一个标签，使用乙状结肠有一个输出和一个不同的损失函数。我们使用softmax，因为它可以用于任意数量的输出，而您所要做的就是改变输出的数量，而不是在此基础上更改丢失函数和激活函数。