如果我有两个标签（1和0），并且在我的logits通过softmax激活层后，我得到了类似于：

[[0.1, 0.9],[0.3, 0.7],[0.333, 0.667]]

的预测输出，我的标签只有1或0，这是否总是会导致较低的准确率？也就是说，如果我有更多的类别，我的softmax层是否会为每个类别提供接近1或0的值，从而给我带来更高的准确率得分？

此外，如果我想使用准确率作为我的度量标准，有没有办法将我的概率缩放到0或1？这是否可以通过在TensorFlow中应用一个掩码来实现，该掩码在概率达到0.5或以上时输出布尔值？

回答：

经过softmax层后，你会得到0到1范围内的概率，所以如果你想根据你的标签仅为0或1来检查准确率，你必须转换概率

如果pred>0.5，则pred=1如果pred<=0.5，则pred=0