softMax出力をMXNetのラベルにマップする方法

Question

ディープ学習では、予測は1つのホットベクトルを使用してエンコードされることがよくあります。私は動物の画像を猫、犬、馬などとして分類する単純なニューラルネットワークを作成するためにMXNetを使用しています。私がMXNetのPredictメソッドを呼び出すと、softmax出力が返されます。ここで、最大確率に対応するsoftmax出力のエントリのインデックスがCatsかDogsかHorsesかどうかをどのように判断するのですか？ softmax出力は、対応するラベルとの結果のマッピングを持たないアレイのみを提供します。

Answer 1

これはあなたの質問に答えるのに役立ちます。 http://mxnet.io/tutorials/python/predict_imagenet.html https://github.com/dmlc/mxnet-notebooks/blob/master/python/how_to/predict.ipynb

この例では、事前トレインモデルを使用して画像とsynsetデータセットを予測しています。