Tensorflow图像分类脚本

Question

所以我在TensorFlow是个新手。

我跟随了所有的诗人CodeLab of TensorFlow，我只用雏菊和玫瑰来训练模特。

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

但是当我尝试用没有玫瑰或雏菊的随机图像时，我仍然得到了很高的分数。

我如何修改这个脚本，或者如果你知道任何其他的脚本，它可以告诉我，如果有玫瑰或雏菊，或者那里什么都没有。

Answer 1

Softmax会鼓励网络做出决定，所以你通常会得到一些东西。

正如Luis所说，您可以在类别中添加一个“未知”类。这可能是最简单的选择:)

由于softmax输出是概率，您也可以尝试设置一个阈值，其中任何分数足够低的东西都被认为是没有结果的，尽管如上所述，softmax是一个很好的决策者，因此它可能工作得不太好。

由于您使用的是两类预测，另一种选择是将softmax替换为sigmoid函数，以获得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范围(例如0.4-0.6)，您认为不确定，并使用它作为您的“未知”标签。

Answer 2

在这种情况下，您需要修改培训集，并将"Nothing“作为另一个类添加到图像示例中。