tensorflow - 卷积神经网络中的图像识别分类

Question

我正在使用卷积神经网络来训练我的模型与两个类马和狮子，如果我使用狗的图像，我希望模型评估返回“以上都不是”，知道我应该如何训练我的模型来完成这个吗？

Answer 1

有两种方法可以构建这个：

1. 创建第三个标签“Other”，并继续让您的卷积网络使用 softmax 归一化来输出概率，使得 p(Horse)、p(Lion) 和 p(Other) 添加到 1.0。然后只需添加任意数量的没有马或狮子的图片，并用其他标记它们

2. 将您的系统重新构建为检测而不是分类 - 即它查看任何给定的图片并“检测”其中是否有马或狮子，可能两者都不存在，一个或两者都存在。在这个系统中，您不会使用 p(Horse) + p(Lion) = 1.0 的 softmax 约束，您只需独立训练每个类别检测。然后包括既不包含马也不包含狮子的训练数据，并确保它们被标记为 Horse=0 和 Lion=0。

希望有帮助！