He entrenado con éxito un modelo simple en Keras para clasificar imágenes:

model = Sequential()

model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode='valid', input_shape=(img_channels, img_rows, img_cols),
                        activation='relu', name='conv1_1'))
model.add(Convolution2D(32, 3, 3, activation='relu', name='conv1_2'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Convolution2D(64, 3, 3, border_mode='valid', activation='relu', name='conv2_1'))
model.add(Convolution2D(64, 3, 3, activation='relu', name='conv2_2'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))

model.add(Dense(nb_classes, activation='softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])

También puedo predecir las clases de imágenes usando

y_pred = model.predict_classes(img, 1, verbose=0)

Sin embargo, la salida dey_pred Siempre es binario. Este también parece ser el caso cuando se usapredict_proba ypredict. Mis salidas están en esta forma

[[ 1.  0.  0.  0.]]
[[ 0.  1.  0.  0.]]

Esto funciona bien, pero me gustaría tener un porcentaje de probabilidad para cada clasificación, por ejemplo

[[ 0.8  0.1  0.1  0.4]]

¿Cómo consigo esto en Keras?