Я нашел несколько похожих вопросов (например, Как лучше всего решать «Ничего из вышеперечисленного» в Классификации изображений? ), но совсем недавно.
В моей задаче у меня 10 интересующих обученных классов, но иногда я получаю какое-то мусорное изображение, и, конечно, классификатор только догадывается по имеющимся у него параметрам. Иногда он распространяет вероятность softmax, но часто он достаточно уверен в одном из своих выборов. Это не является необоснованным для меня, так как оно живет в мире «с изображением одной из 10 вещей, что это?», Но это проблематично для системы, которую я намереваюсь интегрировать в поставляемое программное обеспечение.
Класс «ни один из вышеперечисленных» не подойдет, но найти примеры обучения для такой вещи немного рискованно.
Какие подходы эффективны для этой проблемы?