在 AutoML Vision 中进行预测时如何包含 -other- 标签

Question

我已经训练了一个具有 3 个标签的模型，但是在将其用于预测阶段时，我上传了一张不属于这 3 个标签的图像，它仍然检测到该图像是 3 个标签之一。如何使其返回输入图像不是全部 3 个标签的结果。如果使用名为“其他”的第四个标签重新训练模型，我不知道如何为该标签准备数据集。 有人有建议吗？感谢阅读，对不起我的英语不好

Answer 1

AutoML 支持两种类型的模型：

1. 多类别 - 这是默认类别 - 多类别分类假设每个样本都分配给一个且只有一个标签。请记住，它假定始终有一个标签是正确的，并且它会尽力始终返回至少一个标签（实际上它会尝试确保所有预测分数的总和 == 1）。

2. 多标签 - 此模式不做任何假设，对于每张图像，可以检测到任意数量的标签 - 包括 0。

你有两个选择：

1. 创建数据集时，选中“启用多标签分类”复选框
2. 添加额外的类 'other' 或 'None_of_the_above' 并向该类添加一些示例图像。

选项 1 和 2 可以组合使用。