如何解决使用气泡计数预测不在训练数据集中的班级
我在计算气泡数量(2 或 3 - 分类)时遇到问题。我训练的数据集只包含 2 或 3 个气泡。如果测试图像不是 2 也不是 3,我设法使用阈值将其归类为未知。
但是,由于图像有 1 个气泡,因此以 0.999.. 或 1.0 的分数将其归类为 2 是非常有信心的。与图像相同的东西有 >3 个气泡,它们被归类为 3,得分为 0.999.. 或 1.0。我无法为 2、3 的实际置信情况和 1 和 >3 的过度自信情况设置上限阈值,模型做出决策的唯一混淆仅在 2 到 3 个气泡之间。
希望有人对此有所了解。
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