使用Google AutoML表的概率可信度估计

Google AutoML表用于生成具有多个输出类别的分类器时，会为每个看起来像概率的分类结果生成一个 置信度 。可以将其视为概率吗？如果是这样，产生这种可能性的方法是什么？可以为此概率计算95％的置信区间吗？

是的，由于网络的最后一个 softmax 层，此置信度度量输出可以视为概率。

模型是否具有单类或多类输出（如您的问题所述），引擎盖下的机制依赖于映射实数的函数（sigmoid/logistic或softmax）将值从神经网络的最后一层计入归一化的概率分布，并具有相应的统计属性，使您可以将输出视为概率。

请参阅here Google培训课程中有关 softmax 层的简短说明。

回想一下，逻辑回归会产生一个介于0和1.0之间的小数。例如，电子邮件分类器的逻辑回归输出0.8表示电子邮件有80％可能是垃圾邮件，而有20％的可能性不是垃圾邮件。显然，电子邮件为垃圾邮件或非垃圾邮件的概率之和为1.0。

Softmax将此想法扩展到一个多类世界。也就是说，Softmax在多类别问题中为每个类别分配十进制概率。这些十进制概率之和必须为1.0。这种额外的限制有助于训练收敛，而不是其他情况。