根据本指南，我的训练集包含三种类型的图像：https://ch.mathworks.com/help/vision/examples/image-category-classification-using-bag-of-features.html
现在我想使用此分类器对另一个数据集的图像进行分类。输出应该给我预测的图像类型和相应的概率。
我发现函数“预测”进行预测。
链接：https://ch.mathworks.com/help/vision/ref/imagecategoryclassifier.predict.html
但是，我有两个问题
首先，它说： [labelIdx，score] = predict（categoryClassifier，imds）返回imds中指定图像的预测标签索引和分数。
我不明白这个“得分”。它说：“得分为每个班级提供了一个否定的平均二进制损失”。并且“得分”的输出是否定的。那么有什么方法可以从这个“得分”中获得概率（应该是[0,1]）吗？
其次，我的测试数据集包含6种类型的图像，即比我的分类器多3种类型。但是使用“预测”功能，它将为每个图像提供三种类型之一的标签。如何添加额外标签以指出无法分类为三种类型的图像？
如果我能从第一个问题中得到概率，我认为这个问题可以解决。至少我可以设置一个阈值来手动更改标签。
任何可以帮助解决这些问题的建议？非常感谢！