Keras-CNN：分类阈值

据我所知，Keras中的卷积神经网络使用一个阈值，根据该阈值，他们将事件分配给某个类。对于二元决策问题，该阈值通常设置为0.5，即，如果CNN怀疑该阈值至少为50%，则事件被视为阳性组的一个元素。现在我的问题是：如果CNN已经被成功训练，我们现在使用它进行预测，那么手动改变这个阈值有意义吗？例如，虽然CNN本身已经接受了50%的阈值训练，但如果已经将概率>=30%的事件分配给积极类，我认为你不必在训练时分配treshold。这只是事后的事。如果您认为它可以改善结果，您可以更改阈值