Keras-LSTM模型得到了标签的概率

Question

我创建了一个keras LSTM模型来预测下一个单词：

pretrained_weights = w2v_model.wv.syn0
vocab_size, emdedding_size = pretrained_weights.shape

lstm_model = Sequential()
lstm_model.add(Embedding(input_dim= vocab_size, output_dim=emdedding_size, weights=[pretrained_weights]))
lstm_model.add(LSTM(units=emdedding_size))
lstm_model.add(Dense(units=vocab_size))
lstm_model.add(Activation('softmax'))
lstm_model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')

lstm_model.fit(X, y, batch_size=128, epochs=3)

当X是句子，y是每个句子的下一个单词。 现在，我有一个句子，和5个单词，我想根据给定句子的概率对它们进行排序。最好的办法是什么？在

Answer 1

将LSTM输出层的激活函数改为sigmoid，就可以了。在

pretrained_weights = w2v_model.wv.syn0
vocab_size, emdedding_size = pretrained_weights.shape

lstm_model = Sequential()
lstm_model.add(Embedding(input_dim= vocab_size, output_dim=emdedding_size, weights=[pretrained_weights]))
lstm_model.add(LSTM(units=emdedding_size))
lstm_model.add(Dense(units=vocab_size))
lstm_model.add(Activation('sigmoid'))
lstm_model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

lstm_model.fit(X, y, batch_size=128, epochs=3)