意外的路缘石预测

我试过我在这里找到的凯拉斯教程。。。

https://github.com/eijaz1/Building-a-CNN-in-Keras-Tutorial/blob/master/cnn_tutorial.ipynb

一切都很顺利,直到10号线。

model.predict(X_test[:4])

array([[0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]], dtype=float32)

根据本教程,预期结果如下:

array([[1.6117248e-09, 8.6684462e-16, 6.8095707e-10, 1.5486043e-08,
        6.2878847e-14, 1.2934288e-15, 1.1453808e-16, 9.9999928e-01,
        1.0626109e-08, 6.9729606e-07],
       [1.3555871e-07, 2.6465393e-06, 9.9999511e-01, 2.0351818e-08,
        1.9796262e-11, 1.6996018e-12, 2.1163373e-06, 1.2008194e-17,
        4.8792381e-10, 2.6086671e-13],
       [6.7238901e-08, 9.9785548e-01, 1.9031411e-04, 3.9194603e-08,
        1.2894072e-04, 1.5791730e-06, 1.2754040e-06, 4.1349044e-09,
        1.8221687e-03, 5.5910935e-08],
       [9.9999356e-01, 1.6909821e-12, 8.2496926e-10, 1.7359107e-11,
        1.7359230e-12, 1.8865266e-13, 6.4659162e-06, 2.3738855e-11,
        1.1319052e-08, 2.6948474e-08]], dtype=float32)

如果重要的话,我正在使用keras版本2.2.2。

更新:

在训练这个模型的时候,我得到的精确度比那个教程要低得多。

model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=3)

Train on 60000 samples, validate on 10000 samples
Epoch 1/3
60000/60000 [==============================] - 75s 1ms/step - loss: 14.3141 - acc: 0.1118 - val_loss: 14.2677 - val_acc: 0.1148
Epoch 2/3
60000/60000 [==============================] - 74s 1ms/step - loss: 14.3741 - acc: 0.1082 - val_loss: 14.4692 - val_acc: 0.1023
Epoch 3/3
60000/60000 [==============================] - 134s 2ms/step - loss: 14.3691 - acc: 0.1085 - val_loss: 14.3483 - val_acc: 0.1098

下面是即使我使用完全相同的代码也会得到的输出:

https://github.com/shantanuo/Building-a-CNN-in-Keras-Tutorial/blob/master/cnn_tutorial_mismatch.ipynb