Natürlich! Der Output, den du siehst, enthält Informationen über den Fortschritt des Trainings deines neuronalen Netzwerks. Das Trainieren eines neuronalen Netzes bedeutet, dass das Modell iterativ mit den Trainingsdaten gefüttert wird, um seine Gewichte anzupassen und seine Fähigkeit zu verbessern, die Daten zu klassifizieren.

Während des Trainings wird der Verlust (loss) des Modells und die Genauigkeit (accuracy) auf dem Trainingssatz und auf dem Validierungssatz berechnet und ausgegeben. Der Verlust misst, wie gut das Modell in der Lage ist, die tatsächlichen Labels der Trainingsdaten vorherzusagen. Eine niedrige Verlustfunktion bedeutet, dass das Modell eine gute Vorhersage macht. Die Genauigkeit zeigt, wie viele der Vorhersagen des Modells korrekt sind.

Das Modell wird dann auf den Testdaten (ds_test) überprüft, um seine Leistung auf neuen, unbekannten Daten zu evaluieren. Nachdem das Modell trainiert wurde, kann es zur Vorhersage neuer Eingabedatenpunkte verwendet werden, indem man sie an das trainierte Modell übergibt. Der Output des Modells wird eine Wahrscheinlichkeitsverteilung sein, die die Wahrscheinlichkeiten für jede der möglichen Klassen enthält.

Hier ist ein Beispiel, wie du das trainierte Modell verwenden kannst, um Vorhersagen zu machen:


Predictions on new data


for images, labels in ds_test.take(1):
probabilities = model.predict(images)
predictions = tf.argmax(probabilities, axis=1)
print(f"Predictions: {predictions.numpy()}")
print(f"True Labels: {labels.numpy()}")

In diesem Codeausschnitt wird ein Batch von Testdaten (ds_test) verwendet, um Vorhersagen zu machen. Die Methode "predict" wird auf dem trainierten Modell aufgerufen, um die Wahrscheinlichkeiten für jede Klasse für jedes Bild im Batch zu erhalten. Die "argmax" Methode wird dann verwendet, um die Klasse mit der höchsten Wahrscheinlichkeit für jedes Bild zu bestimmen. Schließlich wird der tatsächliche Label (true label) für jedes Bild im Batch ausgegeben, um die Genauigkeit des Modells zu überprüfen.
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