Day 27 | 数字辨识 - 进行预测

回到MNIST手写数字辨识的单元，前面已经完成了模型的建立及训练，也学会如何印出和判读训练过程，那麽最後我们就要使用这个模型来对资料进行预测。在开始之前，我们要先稍微评估目前模型的预测准确率，若是相差太远，则要考虑加强训练後再拿来使用，若评估尚可，即可开始做辨识预测。

• 评估模型准确率
  

藉由model的evaluate方法，放入对应的参数，就能够简单利用未参与训练的测试资料集来评估准确率。这边所得到的准确度大约为0.9783≒0.98，看来训练的还不错！

• 进行预测

确认模型的准确率在可接受范围内，那麽要准备使用这个模型对资料做预测。

1. 执行预测：
   

把要辨识的资料集放入括弧内作为参数，并储存在prediction这个变数中。

2. 查看预测结果：
   

这步骤只是把预测结果简略的用阵列形式依序从头印出，如果要查看比较详细的内容则要进到下一步骤。

3. 显示多笔预测结果：
   

所使用的程序码是运用到我曾经在第21篇介绍过的定义出plot_images_labels_prediction函数，只要分别代入影像资料、真实值、预测结果、索引值、以及印出的数量，就能呈现出以下所看到的执行结果。可以特别注意到我印出的辨识结果中，最左下角那张影像的真实值为4，但是我们训练好的模型却预测为9，即是所谓的预测错误，正常情况下比较容易发生在字迹较潦草或是较模糊的资料。

• 参考资料：
  TensorFlow+Keras深度学习人工智慧实务应用 — 林大贵着