如何使用keras進行二進制分類？

Question

我需要一個關於如何使用keras模型的簡單示例。我不清楚model.evaluate和model.predict之間有什麼區別。

我想創建二進制分類模型。比方說，我有貓和狗的圖像，訓練模型，並可以用它來預測給定照片上的哪隻動物。也許有一些很好的或教程。我在谷歌的前五頁閱讀了任何內容，但只找到了複雜的教程和討論。

Answer 1

爲了使事情短：

• model.evaluate評估一對（X，Y）並返回損耗（以及配置用於所述模型中所有其他指標）。這是爲了在升級或測試集上測試您的模型。
• model.predict預測給定輸入X的結果。例如，這用於從輸入圖像預測類。

除此之外，這也在鏈接文檔中有明確記錄。

您可以在git存儲庫（keras/examples）或Keras網站（here和here）上找到許多Keras示例模型。

對於二元分類，你可以使用這個模型，例如：

model = Sequential() 
model.add(Dense(300, init='uniform')) 
model.add(Activation('relu')) 
model.add(Dense(2, init='uniform')) 
model.add(Activation('softmax')) 

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.02)) 
model.fit(X, Y)