keras.backend.max和keras.backend.argmax有什么区别？

Question

我是深度学习的初学者，在执行实际作业时，遇到了keras.backend上的Keras文档。

我已经多次解释了。但是，我无法完全理解max和argmax函数之间的区别。

Answer 1

我将使用max软件包中的argmax和numpy对此进行解释，但是两个功能与Keras后端的功能相同：

import numpy as np
vector = np.array([1, 2, 3, 2, 1])

现在，np.max(vector)返回数字3，因为这是向量中的最大值。 np.argmax(vector)返回2，因为这是向量中最大值的 index 。

argmax函数通常用于对softmax图层的输出进行后处理。假设分类器的输出层（将某些图像分类为四个类之一）是

output = Dense(4, activation='softmax')(...)

，predict(some_random_image)的输出为[0.02, 0.90, 0.06, 0.02]。然后，argmax([0.02, 0.90, 0.06, 0.02])立即为您提供课程（1）。