我们如何使用神经网络计算 multi-class classifier 的准确性
How do we calculate the accuracy of a multi-class classifier using neural network
当输出（预测）是来自 Softmax 函数的概率，并且训练目标是 one-hot 类型时，我们如何比较这两种不同类型的数据来计算准确率？
(正确分类的训练数据个数)/(总训练数据个数)*100%
通常，我们将soft max函数输出中概率最大的class标签作为标签。
preds 是标签的概率列表
index=np.argmax(preds)
它将 return 它所属的标签的索引 class
当输出（预测）是来自 Softmax 函数的概率，并且训练目标是 one-hot 类型时，我们如何比较这两种不同类型的数据来计算准确率？
(正确分类的训练数据个数)/(总训练数据个数)*100%
通常，我们将soft max函数输出中概率最大的class标签作为标签。
preds 是标签的概率列表
index=np.argmax(preds)
它将 return 它所属的标签的索引 class