如果我有2个标签（分别为1和0），并且在通过softmax激活层传递登录信息后，将得到类似以下内容的信息：
[[0.1, 0.9],
[0.3, 0.7],
[0.333, 0.667]]
作为预测输出，而我的标签仅为1或0，这是否总是导致准确性较低？意思是说，如果我有更多的类，我的softmax层会为我每个类提供接近1或0的值，给我更高的准确性得分吗？
此外，如果我想将准确性用作指标，是否可以将我的概率缩放为0或1？是否可以通过在TensorFlow中应用一个掩码来完成，只要概率达到0.5或更高，该掩码就会输出布尔值？
最佳答案
在softmax层之后，您的概率范围为0..1，
因此，如果您要检查标签的准确度仅为0或1，则必须转换概率
如果pred> 0.5，则pred = 1
如果pred
关于python - 机器学习:计算二进制标签的准确性分数是否总是导致较低的准确性分数？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/42092443/