具有3幅输入图像的Keras模型输出错误

Question

我已经创建了一个keras模型，它以3幅图像为输入，将它们传递给单个的CNN主干(Mobilenet_v2)，并融合来自3个单独流的结果。这些融合输出进一步通过一个FCN并给出了10个类的概率值。现在，当我使用model.predict()将3个图像传递给我的模型时，我得到了3x10的输出(每个输出有10个值)。

以下是网络快照

这是输出

*[[0.04718336 0.07464679 0.1329775  0.09312231 0.12029872 0.10404643 0.08732469 0.03571845 0.16900443 0.13567731]
 [0.0726063  0.0712122  0.12180576 0.07443767 0.14696348 0.10402806 0.09013776 0.03013403 0.17304562 0.11562922]
 [0.06313297 0.06455057 0.11175603 0.06945134 0.16163406 0.12042907 0.10410044 0.04393855 0.12963305 0.13137391]]*

知道这里发生了什么吗？

Answer 1

它返回给定样本在某个类中的概率。所以你有10节课。通过添加，您可以看到您的模型预测的类别；

y_pred = y_pred.argmax(axis=1)