Classifikation, wenn mehrere Werte richtig sind (ich weiß Widerspruch)
Verfasst: Sonntag 25. August 2019, 13:40
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
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