我已经训练CNN来预测音频音调(负面,中性,正面),我有4个不同的CNN模型,它们的架构和数据集略有不同。这些模型在大多数测试用例中都运行良好,并提供了预期的输出。代码: # 0 is for Negative# 2 is for Positive
print(model.predict(x),model.predict_classes(x)) 我从所有4个模型得到的输出如下所示。,以便我的模型更倾向于预测正和中性输出而不是负输出。我想知道操纵概率的正确方法是什么
. // LParam represents a "packed" x and y screen-coordinateSomeMethod(x: (int)m.LParam & 65535, y: (int)m.LParam >> 16);
// More code...事实上,这个例程是错误的,因为它没有正确地处理负<e