인공지능/딥러닝
딥러닝 : softmax로 나온 결과를 레이블 인코딩으로 바꾸는 방법
왕현성
2022. 12. 29. 11:08
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https://hyunsungstory.tistory.com/161
딥러닝 : Fashion mnist 10개로 분류된 패션 이미지를 tensorflow를 이용해 분류하기 / Flatten , softmax , 분
1. 이미지와 행렬 모든 이미지 사진은 픽셀당 숫자로 되어있습니다. 0~255까지 되어있고 0이 검정색, 255가 흰색입니다. 그 숫자의 데이터 타입은 Uint8(Unsigned int) 이라고 적습니다. 먼저 검정부터 회
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이전 게시글과 같은 데이터셋으로 진행합니다.
컨퓨전 매트릭스를 이용해서 어떤 것을 컴퓨터가 많이 헷갈려 하는지 파악을 하고싶다,
y_test

y_test의 값은 위와 같이 0~9의 숫자로 되어있는데

y_pred의 값은 0~1사이의 숫자로 되어있기 때문에 정확도를 측정하기가 어렵다
따라서,
y_pred=y_pred.argmax(axis=1)
argmax()함수와 , 안에 파라미터 axis=1을 이용하면 컨퓨전매트릭스를 이용할 수 있다
confusion_matrix(y_test,y_pred)

위 과정은 소프트맥스로 나온 결과를 레이블인코딩으로 바꾸는 방법이다.