在Tensorflow上使用Keras进行图像分类：如何查找训练期间哪些图像分类不正确？

我在Ubuntu 17.04上使用Keras 2.0（TensorFlow后端）进行二进制图像分类。一切都很好，除了我想看看哪些图像分类错误。我怎么做？

另外，不确定它是否可以解决我的问题，但是在TensorBoard中我无法使用该image选项卡，所以不知道这是否有帮助。

当然，我已经做了很多谷歌搜索，但我只是找不到答案。

只需预测分类并与您的真实值进行比较...

predicted = model.predict(trainingImages)    

减去和删除符号应该使正确结果的结果接近零，而错误结果的结果则高：

result = numpy.absolute(trainingClasses-predicted)