Tensorflow 图像分类脚本

Question

所以我是 TensorFlow 的新手。

我关注了 TensorFlow For Poets 的所有 CodeLab，我只使用雏菊和玫瑰训练模型。

然后我使用label_image.py脚本来测试和分类图像。 https://gist.githubusercontent.com/wolffg/541c97a74dfc0d77c4b8fd2a946a5b41/raw/578853dd26180dbf5bfc66eb40fdd13fb3aba4d6/TensorFlow%2520codelab

但是当我尝试使用没有玫瑰或雏菊的随机图像时，我仍然得到了高分。
我该如何修改该脚本，或者如果您知道任何其他脚本，它可以告诉我那里是否有玫瑰、雏菊或什么都没有。

Answer 1

在那种情况下，您需要修改您的训练集并将 "Nothing" 的图像示例添加为另一个 class。

Answer 2

Softmax 会鼓励网络做出决定，因此您通常会做出一些决定。

正如 Luis 所说，您可以将 "unknown" class 添加到您的类别中。这可能是最简单的选择:)

由于 softmax 输出是概率，您还可以尝试设置一个阈值，将分数足够低的任何内容都视为无结果，尽管如上所述，softmax 是一个很好的决策者，因此它可能不起作用太好了。

由于您使用的是双 class 预测，另一种选择是将 softmax 替换为 S 型函数以获得介于 0（例如玫瑰）和 1（例如雏菊）之间的输出。然后，您可以在中间选择一个您认为不确定的范围（例如 0.4-0.6），并将其用作 "unknown" 标签。