Comment mapper la sortie softMax aux étiquettes dans MXNet

Question

En apprentissage profond, les prédictions sont souvent codées en utilisant un vecteur chaud. J'utilise MXNet pour créer un réseau de neurones simple qui classe les images d'animaux comme des chats, des chiens, des chevaux, etc. Lorsque j'appelle la méthode Predict de MXNet, elle me renvoie une sortie softmax. Maintenant, comment puis-je déterminer que l'indice de l'entrée dans la sortie softmax correspondant à la probabilité maximale est des chats ou des chiens ou des chevaux. La sortie softmax ne donne qu'un tableau sans aucun mappage des résultats avec l'étiquette correspondante.

Answer 1

Cela pourrait vous aider à répondre à votre question. http://mxnet.io/tutorials/python/predict_imagenet.html https://github.com/dmlc/mxnet-notebooks/blob/master/python/how_to/predict.ipynb

Cet exemple utilise un modèle prédérainé pour prédire des images et un jeu de données de synchronisation.