我在尝试使用 DeepLearning4J，我想知道如何让分类器返回一个分数而不是标签。假设我使用了线性分类器教程中的代码，我希望ANN能够返回给定训练样本被标记为0或1的概率。当前的配置如下所示：

MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()        .seed(123)        .iterations(1)        .optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT)        .learningRate(0.01)        .updater(Updater.NESTEROVS)        .momentum(0.9)        .list()        .layer(0, new DenseLayer.Builder()                .nIn(2)                .nOut(20)                .weightInit(WeightInit.XAVIER)                .activation(Activation.RELU)                .build())        .layer(1, new OutputLayer.Builder(LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)                .nIn(20)                .nOut(2)                .weightInit(WeightInit.XAVIER)                .activation(Activation.SOFTMAX)                .build())        .pretrain(false)        .backprop(true)        .build();

回答：

使用 model.output 即可。

你会得到一个 ndarray (http://nd4j.org/tensor) 的输出

输出使用了 softmax 函数，这意味着你会得到一个批次大小 x 标签数量的输出。