Python Keras模型预测输出是一个值介于0和1之间的数组

我正在构建一个自动编码器网络，用于查找文本中的异常值

我首先构建了一个numpy数组，将输入表示为ascii文本，但我无法将它们取回

我的输入如下所示：

fab_shadow_black.9.png
fab_shadow_dark.9.png
fab_shadow_light.9.png
fastscroller_handle_normal.xml
fastscroller_handle_pressed.xml
folder_fab.png
ic_account_circle_grey_24dp.xml
ic_action_cancel_light.png

我的全部代码如下：

导入系统 从keras导入输入，模型 将matplotlib.pyplot作为plt导入 从keras.layers导入稠密 将numpy作为np导入 从pprint导入pprint 从google.colab导入驱动器 安装（“/content/drive”） 打开（'/content/drive/My drive/Colab Notebooks/drawables.txt'，r'）作为arquivo： dados=arquivo.read（）.splitlines（） def tamanho_maior_elemento（列表A）： maior=0 对于列表A中的elemento： tamanho_elemento=len（elemento） 如果tamanho_elemento>maior： maior=tamanho_elemento 回程票 def texto_para_ascii（列表，tamanho_maior_elemento）： lista_ascii=list（） 对于列表A中的elemento： elemento_ascii_lista=list（） elemento_com_zeros=elemento.ljust（tamanho_maior_elemento，“0”） 对于elemento_com_零中的字符： 附加（ord（字符）） lista_ascii.append（elemento_ascii_lista） 返回列表a_ascii def ascii_para_texto（列表A）： lista_ascii=list（） 对于列表A中的elemento： elemento_ascii_lista=list（） 对于elemento中的caractere： elemento_ascii_lista.append（chr（字符）） elemento_ascii_string=”“.join（elemento_ascii_lista） lista_ascii.append（elemento_ascii_字符串） 返回列表a_ascii tamanho_maior_elemento=tamanho_maior_elemento（护墙板） tamanho_lista=len（护墙板） 护墙板ascii=texto\u para\u ascii（护墙板，tamanho\u maior\u elemento） np_dados_ascii=np.数组（dados_ascii） tamanho_compimido=int（tamanho/5） 护墙板输入=输入（形状=（tamanho_maior_elemento，） 隐藏=密集（tamanho_compimido，activation='relu'）（数据输入） 输出=密集（tamanho\u maior\u elemento，激活='relu'）（隐藏） resultado=密集（tamanho_maior_elemento，activation='sigmoid'）（输出） 自动编码器=模型（输入=数据\输入，输出=结果） 编译（优化器='adam'，loss='mse'） history=autoencoder.fit（np_dados_ascii，np_dados_ascii，epochs=10） plt.绘图（历史记录[“损失”]） plt.ylabel（“损失”） plt.xlabel（“时代”） plt.show（） saida_predict=autoencoder.predict（np_dados_ascii） saida_lista=saida_predict.tolist（） pprint（saida_预测） pprint（saida_lista） 我的输入是一个numpy数组，每个字符串表示为ascii数字，右键填充为零

问题是predict的输出有很多介于0和1之间的值，我无法将它们转换回文本

array([[1.        , 0.9999999 , 1.        , ..., 1.        , 1.        ,
        1.        ],
       [0.99992466, 1.        , 1.        , ..., 1.        , 1.        ,
        1.        ],
       [1.        , 0.99999994, 1.        , ..., 1.        , 1.        ,
        1.        ],
       ...,
       [0.9999998 , 0.9999999 , 1.        , ..., 1.        , 1.        ,
        0.9999999 ],
       [1.        , 0.9999998 , 1.        , ..., 1.        , 1.        ,
        1.        ],
       [0.9999999 , 0.99999994, 1.        , ..., 1.        , 1.        ,
        1.        ]], dtype=float32)

我应该得到一个包含ascii数字的数组，就像我输入的一样，我错了什么？

在你的代码中

resultado = Dense(tamanho_maior_elemento, activation='sigmoid')(output)

您使用了乙状结肠激活，这就是为什么您的预测范围在0到1之间。尝试用线性激活来改变它

resultado = Dense(tamanho_maior_elemento)(output)

---

对于线性激活，您不需要在激活中分配任何内容，因为它提到默认值是线性激活。

在您的代码中

resultado=Dense（tamanho\u maior\u elemento，activation='sigmoid'）（输出）

您使用了sigmoid激活，这就是为什么预测范围在0到1之间。尝试用线性激活来更改它。@kruxx我找不到激活“”中应该放什么要使用线性激活，我应该放什么？你不需要在激活中分配任何东西，因为它提到默认值是线性激活。@kruxx工作了！如果你提交答案，我将标记为正确。但是现在我不知道如何解释这个函数给我的结果。我问了另一个问题：

resultado = Dense(tamanho_maior_elemento)(output)