卷积神经网络的输出意味着什么？

Question

机器学习初学者。。。 我知道CNN model表示图像所属的类的值为“1”，否则为“0”。但是我的一个模型的输出有点奇怪。你知道吗

输出-： [[1.00000000e+00，1.02304026e-20，0.00000000e+00]]

我观察到类1的值比其他类高，因为我测试的图像实际上属于那个类。但我真的不明白输出意味着什么，为什么它不是简单的0或1。你知道吗

Answer 1

CNN是一种用于图像处理的神经网络。您所呈现的很可能是使用CNN处理输入的分类器的输出。您可以观察到这个输出，因为我们经常对输出向量应用softmax运算来产生概率分布，每个值都在0到1之间，向量和为1。输出中的每个条目都告诉您输入属于特定类的概率。这不是故事的结尾，只是你的一个起点。你知道吗

在第二个条目中观察到非常小的数字而不是0的原因是因为这些概率是基于logistic sigmoid function的，如果输入很大，则向1饱和，否则向0饱和。当您使用浮点数时，它们实际上接近0和1，但不一定变成1或0。你知道吗