В настоящее время я обучил ResNet50 для классификации изображений с точностью классификации 85%. Сомнение, с которым я сталкиваюсь, заключается в том, что, когда я ввожу изображение, которое находится далеко от обучающего набора, вместо того, чтобы получить 0% уверенность во всех ярлыках, я получаю 100% в одном из ярлыков.
Другими словами, если я тренирую свою сеть для классификации собак и кошек, она классифицируется правильно с точностью 90-99% между классами изображений, но если я представляю велосипед, он имеет тенденцию выводить 100% достоверность для одной из меток.
Это правильный ожидаемый ответ от сети?
Если так, как я могу сделать так, чтобы сетевой отчет показал 0% уверенности в моем наборе меток обучения, если я представляю изображение, которое находится за пределами комплекта обучения ?
Спасибо