我可以从 CNN 的分类标签中得到 [0 0] 吗？

Question

根据我对 keras 标签的理解，一种热编码不允许值为 [0 0]？这个假设正确吗？

我们正在尝试对 2 个类进行分类，并且我们希望能够在提供垃圾图像时检测到垃圾。但是，它总是检测到 [0 1] 或 [1 0]。是否可以在不引入将处理垃圾的类的情况下将 [0 0] 作为标签？

所以基本上，如果不是 2 个类，CNN 可以预测它是别的东西吗？

Answer 1

那应该是不可能的。您的“垃圾”将是第三类，需要 [1 0 0]、[0 1 0] 和 [0 0 1] 标签。很简单，您所描述的模型将返回两个类别之一，以您的最后一层中具有更高评级的为准。无论输入值是 0.501 和 0.499，还是 0.011 和 0.010（具有较大的“不确定”部分），都会发生这种情况。如果您没有明确地将“不确定”编码到您的模型中，那么在分类中将不会考虑决策的那部分。