2016-12-20 28 views
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私はテンソルフローを使ってニューラルネットワークで作業を始めました。これは本当に新しいものです。最初のモデルを訓練して2つのカテゴリ分類を作成しましたが、私は出力について少し興味があります。我々は住宅価格が上がるかどうかに基づいて予測を行っていると我々はNN分類出力の確率はありますか?

House A: .99 
House B: .75 
House C: .55 
House D: .40 

のような出力を得ることとしましょう、私はこれらの出力は確率であることを前提とすることはできますか?だから、家Bは家Cよりもむしろ上がるでしょう。それとも、それがCとして分類されているのでしょうか?Bは上がり、家Dは上がらないでしょう。ありがとう!

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使用したコードが表示されていないと、回答できません。どんな種類の損失機能を使用したのか、どんな種類の出力層を使用しているのかは分かりません。これはすべて重要です。私はまた、あなたが1時間以内に答えを受け入れる理由を理解していません。質問のこれらの不十分さをすべて無視しています。 @oysteijoの答えは、これらの隠された仮定についてもう少し慎重である唯一のものです。 – sascha

答えて

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はいそれぞれの数字は、家がどれだけ高価になるかを表す確率と考えることができます。もう少し明確にするために、ある家の確率推定は、別のサンプルとして扱われるので、他の家の確率推定に影響を与えません。だから、BはCをあまり起こさない可能性が高いです。ちょうどBが起こる可能性がより高くなるということです。

そして分類はあなたのしきい値に依存します。デフォルトでは、ほとんどのクラシファイアがしきい値として0.5を使用すると考えられます。この場合、A、B、Cは分類され、Dは分類されます。

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正確ではありません。ニューラルネットワークは、あなたが訓練したものの予測を出力します。したがって、確率を予測するためにそれを訓練すれば、確かに確率(確率)を出力します。しかし、実際に価格が上がったという観測でそれを訓練した場合、価格が上がった場合は1.0、価格が下がらなかった場合は0.0という単一の出力を挙げると、出力は与えられた観測の回帰値になります入力。これは必ずしも確率ではなく、むしろモデルの信頼とみなすことができます。

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