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私は2つのラベル（1と0）を持っている、と私はソフトマックス活性化層を介して私のlogitsを通過した後、私のようなものを取得した場合：予測出力として機械学習：バイナリラベルの精度スコアを計算すると、精度スコアが低くなりますか？
[[0.1, 0.9],
[0.3, 0.7],
[0.333, 0.667]]
を、そして私のラベルは唯一の1または0です、これは常に精度が低くなりますか？私がもっとたくさんのクラスを持っていれば、私のソフトマックスレイヤーは、クラスごとに1または0のどちらかに近いものを与えてくれるので、より正確なスコアを得ることができますか？
さらに、メトリックとして精度を使用する場合、確率を0または1のいずれかにスケールする方法がありますか？確率が0.5以上になるたびにブール値を出力するマスクをTensorFlowに適用することでこれを行うことができますか？あなたが範囲0..1で確率を持っているソフトマックス層の後