【发布时间】：2020-08-10 11:07:46
【问题描述】：
对应的 Tensorflow 文档我训练了 3 个对象并得到了结果（它可以识别这些对象）。当我显示其他对象（不是 3 个）时，它无法正常工作。 我只想训练一个对象（例如：一个杯子）并且只识别这个对象。是否可以通过 Tensorflow 进行？
【问题讨论】：
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数据科学 101：这不是 feamework，而是数据。如果您有适当的数据，那么所有 DL 框架都能正常工作。
【发布时间】：2020-08-10 11:07:46
【问题描述】：
您的问题没有提供足够的详细信息，但我可以猜到您使用 softmax 激活和 Categorical 或 SparseCategorical 交叉熵损失训练了网络。如果我的猜测是正确的，那么无论实际数据如何，这样的网络总是会生成对三个类之一的预测，即没有“无”选项。
为了训练网络只识别一类对象，使用只有一个通道和 sigmoid 激活的唯一一个输出。使用 BinaryCrossEntropy 损失来训练特定对象的模型。提供包含带有和不带有此对象的示例的数据集。
【讨论】：