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我已经训练了一个带有 3 个标签的模型,但是在将其用于预测阶段时,我上传了一张不属于这 3 个标签的图像,它仍然检测到该图像是 3 个标签之一。如何使其返回输入图像不是全部 3 个标签的结果。如果使用名为“其他”的第四个标签重新训练模型,我不知道如何为该标签准备数据集。有人有建议吗?感谢阅读,对不起我的英语不好

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AutoML 支持两种类型的模型:

  1. 多类 - 这是默认的一类 - 多类分类假设每个样本都分配给一个且只有一个标签。请记住,它假定始终有一个标签是正确的,并且它会尽最大努力始终返回至少一个标签(实际上它试图确保所有预测分数的总和 == 1)。

  2. 多标签 - 此模式不做任何假设,对于每个图像,可以检测到任意数量的标签 - 包括 0。

你有两个选择:

  1. 创建数据集时,选中“启用多标签分类”复选框
  2. 添加其他类“其他”或“None_of_the_above”并向此类添加一些示例图像。

选项 1 和 2 可以组合使用。

于 2019-03-06T19:39:45.270 回答