Ich weiß es klingt widersprüchlich, jedoch muss es in diesem Fall so ablaufen:
Ich habe 25 Klassen, die mein Neuronales Netz (Keras) vorhersagen kann.
Nun sind aber mehrere andere Klassen als ergebnis bei bestimmten eigentlichen Klassen gar nicht so schlimm:
Hier ein Beispiel:
Bei Klasse 1 dürfen auch ruhig die Klassen 2, 3 und 4 (andersrum nicht, da es sonst Verluste gibt).
Den Entwicklern sei dank, gibt es nun die möglichkeit eine Custom-Validation-Methode zu nutzen, jedoch bekommt diese Tensoren( hoffe das ist richtig) als input.
Frage: Wie kann ich, wenn Y_True z.b. 1 ist, aber Y_Prediction 2,3 oder 4 ist, diesen Wert im Tensor zu dem Y_True Wert ersetzen?
(der Tensor hat die Form eines 1d arrays)
Bitte um Hilfe, auch die Numpy-Array Funktion würde mir schon weiterhelfen
