当然！表示される出力には、ニューロンネットワークのトレーニングの進捗に関する情報が含まれています。ニューロンネットワークのトレーニングとは、体重を適応させ、データを分類する能力を向上させるために、モデルがトレーニングデータを繰り返し供給されることを意味します。

トレーニング中、モデルの損失（損失）とトレーニング文と検証率の精度（精度）が計算され、出力が計算されます。損失は​​、モデルがトレーニングデータの実際のラベルを予測することがどれほど優れているかを測定します。低損失関数は、モデルが良好な予測を行うことを意味します。精度は、モデルの予測の数が正しいかを示しています。

次に、モデルをテストデータ（DS_TEST）がチェックして、新しい未知のデータでのパフォーマンスを評価します。モデルがトレーニングされた後、訓練されたモデルに引き渡すことにより、新しい入力データポイントを予測するために使用できます。モデルの出力は、可能な各クラスの確率を含む確率分布になります。

訓練されたモデルを使用して予測を行う方法の例は次のとおりです。


新しいデータの予測


画像の場合、ds_test.take（1）のラベル：
確率= model.predict（画像）
予測= tf.argmax（確率、軸= 1）
print（f "predictions：{predition.numpy（）}"）
print（f "true labels：{labels.numpy（）}"）

このコードセクションでは、テストデータのバッチ（DS_TET）を使用して予測を行います。バッチ内の各画像の各クラスの確率を取得するために、「予測」メソッドが訓練されたモデルで呼び出されます。次に、「argmax」メソッドを使用して、すべての画像で最高の確率でクラスを決定します。最後に、実際のラベル（真のラベル）は、モデルの精度を確認するためにバッチ内の各画像の出力です。
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.