Python 我可以从CNN'；中的分类标签中获取[0]；s

据我从keras标签中了解，一个热编码不允许值为[0]？这个假设正确吗

我们正在尝试对2个类进行分类，我们希望能够在提供垃圾图像时检测垃圾。但是，它总是检测到 [01]或[10]。是否可以将[0]作为标签而不引入将处理垃圾的类或否

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因此，基本上，如果不是这两类，CNN能预测它是另一类吗？

这应该是不可能的。您的“垃圾”将是第三类，需要[100]、[01 0]和[01]的标签

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非常简单，您描述的模型将返回两个类别中的一个，以在最后一层中具有较高评级的类别为准。无论输入值是0.501和0.499，还是0.011和0.010（带有较大的“不确定”部分），都会发生这种情况。如果您没有将“不确定”明确编码到您的模型中，则分类中将不会考虑该部分决策。

但是我认为OP没有此类图像，因此无法训练此类模型。我猜OP处于一种类似于情感分析的情况，其中有一个概率范围（比如0.4-0.6），该模型对输入图像的正确类别不太确定。@伊伦章是的，我们正在做类似的事情，如果我们在概率范围内，比如说0.4或更少，那么我们认为它是垃圾。然而，我认为我们也可以考虑像普伦斯说的那样去做。我们只是输入随机图像，我们将其归类为垃圾images@SonGoku如果您能够添加/扩充培训数据以添加第三个标签，那么您肯定应该这样做。那将能够解决你的问题。我不知道你可以为第三个标签添加额外的数据。@Yilun Zhang关于情绪分析，你认为什么是最好的方法，以防我们需要这样做？@SonGoku:你关于情绪分析的问题不是这个问题的一部分，对于堆栈溢出来说太笼统了。请将其移动到适当的网站或聊天室。