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テストセット（Kerasを使用するCNN）で間違った予測ケースを見つける方法

60000のトレーニング画像と10000のテスト画像を使用したMNISTの例を使用しています。分類/予測が正しくない10000のテスト画像を見つけるにはどうすればよいですか？

pythonmachine-learningtheanoconvolutionkeras
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user3796320

model.predict_classes()を使用して、出力を実際のラベルと比較するだけです。つまり：

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

誤った予測のインデックスを取得するには

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S.Mohsen sh

誤って分類された画像ファイルを識別するには、次を使用できます。

imagenames = test_generator.filenames
errors = np.where(y_pred != test_generator.classes)[0]
for i in errors:
    print(fnames[i])
0
user8996561