परीक्षण सेट में गलत भविष्यवाणी के मामलों को कैसे ढूंढें (सीआरएन का उपयोग कराना)

Question

मैं 60000 प्रशिक्षण छवि और 10000 परीक्षण छवि के साथ एमएनआईएसटी उदाहरण का उपयोग कर रहा हूं। मैं 10000 परीक्षण छवि में से कौन सा गलत वर्गीकरण/भविष्यवाणी कर सकता हूं?

Answer 1

बस model.predict_classes() का उपयोग करें और वास्तविक लेबल के साथ आउटपुट की तुलना करें। अर्थात:

incorrects = np.nonzero(model.predict_class(X_test).reshape((-1,)) != y_test) 

गलत भविष्यवाणियों के सूचकांकों पाने के लिए