所以我在TensorFlow中还很陌生。
我遵循了TensorFlow For Poets的所有CodeLab，我仅使用雏菊和玫瑰训练了模型。
然后，我使用了label_image.py脚本对图像进行了测试和分类。
https://gist.githubusercontent.com/wolffg/541c97a74dfc0d77c4b8fd2a946a5b41/raw/578853dd26180dbf5bfc66eb40fdd13fb3aba4d6/TensorFlow%2520codelab
但是，当我尝试使用没有玫瑰或雏菊的随机图像时，我仍然得到很高的分数。
我如何修改该脚本，或者您是否知道该脚本可以告诉我的其他脚本，例如那里是否有玫瑰，雏菊或其他。
最佳答案
Softmax会鼓励网络做出决定，因此您通常会得到一些建议。
正如路易斯所说，您可以在类别中添加“未知”类。这可能是最简单的选择：）
由于softmax的输出是概率，因此您也可以尝试设置一个阈值，将任何分数足够低的东西都视为无结果，尽管如上所述，softmax是一个很好的决策者，所以它可能效果不佳。
由于您使用的是两类预测，因此另一种选择是用S形函数替换softmax，以获得介于0（例如玫瑰）和1（例如雏菊）之间的输出。然后，您可以在中间确定一个不确定的范围（例如0.4-0.6），并将其用作“未知”标签。
关于python - Tensorflow图像分类脚本，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/40194065/