python - Keras 丢弃或忽略不确定的预测结果

Question

我已经在 Keras 中成功构建了一个多类 CNN，用于图像分类。我现在准备开始预测，但是在测试图像中，有一些图像不属于任何标签，但仍然会被错误地归类为标签之一。

这是我的预测功能：

def predict(img):
    x = img.resize((img_width, img_height), Image.ANTIALIAS)
    x = img_to_array(x)
    x = np.expand_dims(x, axis=0)
    array = model.predict(x)
    result = array[0]
    answer = np.argmax(result)
    return answer

如果预测结果数组的最大值低于某个值，我正在考虑丢弃预测结果，但我不确定应该设置多小。

标签： pythonkerasconvolutional-neural-network

Answer 1

您将需要另一个训练数据集来估计最佳阈值......或者您可以为所有这些没有标签的图像训练一个带有额外类的新模型。