tensorflow：如何识别未经训练的新字母

我只是有个问题。我希望系统将-1作为新的未经训练的字母的未知字符返回。例如，如果我已经训练了1/2/3/4，当我测试字符“5”或“6”时，tensorflow应该返回-1作为未知字符

可能吗

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谢谢。

我认为对于简单的分类，你要寻找的是任何不具备一定自信/分数的已知类

公平地说，我只在TensorFlow上使用Keras，所以YMMV

我只是在你知道的4个类别上训练它，然后当它分类最终结果时，如果排名靠前的那一个少于某个原始分数/权重（假设它将未知的7分类为4，但分数一般），则将其视为-1

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这可能不适用于训练模型的每个损失/反对函数，但如果可以得到原始最终权重，则应适用于MSE或分类交叉熵。

我认为对于简单的分类，您要寻找的是任何小于已知类的某个置信度/分数的东西

公平地说，我只在TensorFlow上使用Keras，所以YMMV

我只是在你知道的4个类别上训练它，然后当它分类最终结果时，如果排名靠前的那一个少于某个原始分数/权重（假设它将未知的7分类为4，但分数一般），则将其视为-1

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这可能不适用于您训练模型时使用的每个损失/异议函数，但如果您可以获得原始最终权重，则应适用于MSE或分类交叉熵。

谢谢。它是有效的，但有时经过训练的信件会被识别为未知的-1也：（谢谢。它是有效的，但有时经过训练的信件会被识别为未知的-1也：(