Tensorflow 如何为4个不同类别的图像添加预测层

从tensorflow样本中，它添加了prediction_layer=keras.layers.Dense（1）来预测狗和猫，但是如果我有4个不同类别的图像，我应该只添加另一个预测层吗？有没有合适的方法可以做到这一点？

您可以更改

预测层=keras.layers.densite（4）

，您需要将训练标签更改为

[1,0,0,0]

，其中每个索引表示类别（狗、猫、鱼、鸟）

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交叉熵函数

这些预测可以被认为是属于某一特定类别的概率。例如：

[0.2,0.7,0.0,0.1]意味着它70%是一只狗