如何使用 keras 进行二元分类？答案

【问题标题】：How to use keras for binary classification?如何使用 keras 进行二元分类？
【发布时间】：2017-02-08 05:59:40
【问题描述】：

我需要关于如何使用 keras 模型的简单示例。我不清楚model.evaluate 和model.predict 之间有什么区别。

我想为二元分类创建模型。假设我有猫和狗的图像，训练模型并且可以使用它来预测给定照片上的哪种动物。也许有一些好的成或教程。我在 google 的前五页中阅读了任何内容，但只找到了复杂级别的教程和讨论。

【问题讨论】：

标签： neural-network conv-neural-network keras

【解决方案1】：

简而言之：

model.evaluate 评估一对 (X,Y) 并返回损失（以及为模型配置的所有其他指标）。这是为了在验证集或测试集上测试您的模型。
model.predict 预测给定输入 X 的结果。例如，如果用于从输入图像预测类别。

除其他外，链接的文档中也清楚地记录了这一点。

您可以在 git 存储库 (keras/examples) 或 Keras 网站（here 和 here）中找到许多 Keras 示例模型。

对于二元分类，您可以使用此模型，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)

【讨论】：