Neural network 皮肤癌分类器：无法找到正常皮肤图像

摘要：

我正在与TensorFlow合作构建一个皮肤癌分类器，我发现了许多带有标签的皮肤癌图像。我的问题是，我还没有发现任何正常皮肤或假皮肤癌的图像。我注意到所有的博客都提到皮肤癌数据集，但从来没有提到正常的皮肤图像

问题：

网络如何知道什么是皮肤癌，什么不是皮肤癌

如果一个网络只接受癌症类型的训练，而我给出了一个正常的皮肤图像，它会预测其中一种皮肤癌类型吗

其中一个博客：

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另外，我对深度学习还不熟悉。

很多健康人的照片应该很容易解决这个问题

如果没有控制图像数据库，则无法执行监督学习。你可以根据你的图片重新定义这个问题

如果你两者都做不到，你就会陷入无监督的学习，你的正面形象只会验证你的无监督学习结论。你希望你的无监督学习能产生两个小组，如果正确的话，其中一个小组应该与你的正面形象相对照。然后在没有控制数据集的情况下求解

如果您能够成功地将正面图像映射到输出，则剩余图像将成为您的监督学习控制集，即，它们将成为您的训练集