tensorflow - 限制CNN中不相关图像的概率百分比

Question

我正在使用 keras 库训练一个包含五个类的 cnn 模型。使用 model.predict 函数我得到类的预测百分比。我的问题是对于不属于这些类且完全不相关的图像，预测类仍然根据类预测百分比。

我该如何预防？我如何识别它是无关紧要的？

标签： tensorflowkerasconv-neural-network

Answer 1

我假设您在最后一层使用 softmax 激活来生成每个类的概率。根据定义，softmax 激活的输出之和必须加起来为 1。因此，对于当前设置，神经网络不可能说图像不属于您的任何类别。

有两种可能的方法可以解决这个问题：

1. 添加另一个代表“其他”或“未知”对象的类（所以你有 6 个类）。

2. 将另一个输出添加到您的神经网络（或训练一个完全独立的神经网络），对图像是否属于 5 个类别之一进行二元分类。这样，如果您的辅助输出表明图像不在 5 类中，您可以忽略 softmax 输出。

在这两种情况下，您都需要使用不属于您的 5 个类别的图像来扩充您的数据集。