我发现了一些类似的问题（例如How best to deal with "None of the above" in Image Classification?），但最近没有发现。
在我的问题中，我有10个受过训练的有趣课程，但是偶尔我会得到某种垃圾图像，当然分类器只是从其具有的选项中进行猜测。有时，它会将softmax概率散布开来，但通常，它对其中的一种选择很有信心。对我来说，这不是不合理的，因为它生活在“给了10个东西之一的图像，是吗？”的世界里，但是对于我打算集成到可交付软件中的系统来说，这是个问题。
“没有上述任何一种”课程是可以的，但是为这样的事情找到训练示例有点麻烦。
什么方法可以有效解决这个问题？