Почему вывод двоичной классификации в Keras - это массив, не являющийся единственным значением?

-6

У меня есть модель со следующей архитектурой:

_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
conv2d_45 (Conv2D) (None, 298, 298, 32) 608
_________________________________________________________________
conv2d_46 (Conv2D) (None, 296, 296, 16) 4624
_________________________________________________________________
conv2d_47 (Conv2D) (None, 294, 294, 8) 1160
_________________________________________________________________
conv2d_48 (Conv2D) (None, 292, 292, 4) 292
_________________________________________________________________
flatten_16 (Flatten) (None, 341056) 0
_________________________________________________________________
dense_38 (Dense) (None, 500) 170528500
_________________________________________________________________
dense_39 (Dense) (None, 250) 125250
_________________________________________________________________
dense_40 (Dense) (None, 120) 30120
_________________________________________________________________
dense_41 (Dense) (None, 20) 2420
_________________________________________________________________
dense_42 (Dense) (None, 1) 21
=================================================================

model.compile(loss=keras.losses.binary_crossentropy,
optimizer=keras.optimizers.Adadelta(),
metrics=['accuracy'])

Я тренировал его, и это было хорошо, я попытался сделать следующее предсказание:

out = model.predict(xin,batch_size=1)

Я думал, что выход будет одним значением, тем не менее это было:

print(out.shape)
(550, 1)

Теперь я не могу понять этот результат, я думал, что это должен быть только один элемент.

Обновление: форма xin (550,300,300,2)

спросил(а) 2017-05-11T17:39:00+03:00 3 года, 5 месяцев назад
0
57

Найденная ошибка, была ошибочной.

ответил(а) 2017-05-11T18:12:00+03:00 3 года, 5 месяцев назад
Ваш ответ
Введите минимум 50 символов
Чтобы , пожалуйста,
Выберите тему жалобы:

Другая проблема