Как я могу преподавать модель, используя один класс в машинном обучении, используя Keras?

Question

Я новичок в машинном обучении и в настоящее время неплохо начал разработку бинарных и мультиклассовых моделей с использованием Keras. Теперь я хотел бы узнать, как я могу научить модель для обнаружения посторонних изображений. Я использовал метод бинарной классификации для обучения класса выбросов, отделяя класс выбросов от других классов изображений. Этот метод не работает, как только я даю изображение, которого не было во время обучения, и результат совершенно непредсказуем.

1. С чего мне начать?
2. Есть ли онлайн-учебник (с) я мог бы следовать?

Answer 1

Нет такой вещи, как одноклассная классификация. Ваша проблема является бинарной, так как вы различаете два класса (нормальный, выпадающий).

Сказав это, ваша проблема может быть слишком мало данных для выбросов. Несбалансированные классы могут не дать хороших результатов, поэтому вы должны попробовать это в первую очередь. Вторая проблема может заключаться в том, что параметры модели не имеют правильных значений, это требует некоторых экспериментов с вашей стороны.

Я не могу сказать много, поскольку проблема настолько расплывчата. Если вы хотите опубликовать некоторый код и некоторые результаты, я мог бы рассказать больше.