Tensorflow圖像分類腳本

Question

所以我在TensorFlow中很新。

我遵循所有TensorFlow的CodeLab對於詩人，我只使用雛菊和玫瑰訓練模型。

然後我使用label_image.py腳本來測試和分類圖像。 https://gist.githubusercontent.com/wolffg/541c97a74dfc0d77c4b8fd2a946a5b41/raw/578853dd26180dbf5bfc66eb40fdd13fb3aba4d6/TensorFlow%2520codelab

但是，當我嘗試與沒有玫瑰或雛菊的隨機圖像，我仍然得到高分。
我該如何修改該腳本，或者如果您知道任何其他腳本，它可以告訴我，如果有玫瑰或雛菊或什麼都沒有。

Answer 1

Softmax將鼓勵網絡做出決定，所以你通常會得到一些東西。

正如路易斯所說，你可以添加一個「未知」類到你的類別。這可能是最簡單的選擇:)

由於softmax輸出是概率，您也可以嘗試設置一個閾值，其中足夠低的分數被認爲是無效的，儘管如上所述，softmax是一個很好的決策依據，製造商，所以它可能不太好。

由於您使用的是雙類預測，因此另一種選擇是用sigmoid函數替換softmax以獲得0（例如玫瑰花）和1（例如雛菊）之間的輸出。然後，您可以選擇您認爲不確定的中間範圍（例如0.4-0.6），並將其用作您的「未知」標籤。

Answer 2

在這種情況下，您需要修改您的訓練集並將「Nothing」的圖像示例添加爲另一個類。