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ML :請問像 MNIST 0~9 用 KERAS NN 解後,如果上傳 A,如何判斷在 0~9 外?

ML :請問像 MNIST 0~9 用 KERAS NN 解後,如果上傳 A,如何判斷在 0~9 外?

因為最後是 softmax 分 10 類,第 11 類 etc 為 0~9 以外不可能有 training data (上傳的不是 A~Z 是日文之類的),那如何在 NN 加一類為不屬於數字 0~9 的第十一類

主要是目前訓練辨識不管是 NN/CNN,如貓狗但上傳的是豬,仍判定為貓狗,目前要寫的是當是貓後面會再接其他 NN do something,如果不是貓狗就要停下來

兩個想法:
1. 使用 10 個模型,改用 sigmoid, 分別判斷 是不是 0~9
2. 使用 CNN,不接Dense,計算 0~9 及 A的特徵向量,再以 cosine similarity 計算相似性

1 個回答

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I code so I am
iT邦研究生 3 級 ‧ 2019-08-31 21:20:41

兩個想法:

  1. 使用 10 個模型,改用 sigmoid, 分別判斷 是不是 0~9
  2. 使用 CNN,不接Dense,計算 0~9 及 A的特徵向量,再以 cosine similarity 計算相似性

感謝,第一個好像可行,那再請問一下,如果用在 0 or 非 0,判斷 0 的圖片裡都放 0,非 0 放 1~9。上傳 A 因捲積網路判斷不像 0,所以 sigmoid 轉到非 0 是嗎?

怕非 0 的圖沒有 A,還是會誤判斷 0 (雖然知道是 0,但機器其實沒有很清楚非零到底長怎樣)

感覺如果針對 softmax 再加一類放入亂七八遭的圖,也有機會生出第十一類 etc

第二種因為不止 A,可能很多其他文字,不過我再研究一下,感謝協助

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