我正在使用卷积神经网络训练我的模型有两个类马和狮子，我希望模型评估返回＆＃34;以上都不是＆＃34;如果我使用狗的形象，任何想法我应该如何训练我的模型来实现它？
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有两种方法可以构建这个：
创建第三个标签＆＃34;其他＆＃34;，并继续让你的卷积网使用softmax规范化输出概率，使p（马），p（狮子）和p（其他）添加到1.0。然后只需添加任意数量的没有马或狮子的图片，并用其他标记
将您的系统重新架构为检测而非分类 - 即它查看任何给定的图片并且＆＃34;检测＆＃34;是否有马或狮子，可能没有，一个或两个存在。在这个系统中，你不会使用p（马）+ p（狮子）= 1.0的softmax约束，你只需要单独训练每个类检测。然后包括没有马匹或狮子会的训练数据，并确保它们被标记为Horse = 0和Lion = 0.
希望有所帮助！