Tensorflow图像分类脚本

Question

所以我在TensorFlow中很新。

我遵循所有TensorFlow的CodeLab对于诗人，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，当我尝试与没有玫瑰或雏菊的随机图像，我仍然得到高分。
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，如果有玫瑰或雏菊或什么都没有。

Answer 1

Softmax将鼓励网络做出决定，所以你通常会得到一些东西。

正如路易斯所说，你可以添加一个“未知”类到你的类别。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，其中足够低的分数被认为是无效的，尽管如上所述，softmax是一个很好的决策依据，制造商，所以它可能不太好。

由于您使用的是双类预测，因此另一种选择是用sigmoid函数替换softmax以获得0（例如玫瑰花）和1（例如雏菊）之间的输出。然后，您可以选择您认为不确定的中间范围（例如0.4-0.6），并将其用作您的“未知”标签。

Answer 2

在这种情况下，您需要修改您的训练集并将“Nothing”的图像示例添加为另一个类。