Я обучил простой CNN в базе данных MNIST рукописных цифр с точностью до 99%. Я загружаю кучу рукописных цифр и не цифр из документа.
Я хочу, чтобы CNN сообщал об ошибках, поэтому я установил порог 90% достоверности, ниже которого мой алгоритм предполагает, что это смотреть не ди git.
Моя проблема в том, что CNN на 100% уверен во многих неверных догадках. В приведенном ниже примере CNN сообщает о 100% уверенности, что это 0. Как мне сделать так, чтобы он сообщал об ошибке?
Мои мысли на этом : Возможно, CNN на самом деле не на 100% уверен, что это ноль. Может быть, он просто думает, что это не может быть что-то еще, и его заставляют выбирать (из-за нормализации выходного вектора). Можно ли как-то понять, что «думал» CNN, прежде чем я заставил его выбрать?
PS: я использую Keras в Tensorflow с Python.