标签： tensorflow machine-learning computer-vision
目前，我已经训练了ResNet50用于图像分类，分类精度为85％。我遇到的疑问是，当我输入的图像离训练集较远时，不是对所有标签都拥有0％的置信度，而是对其中一个标签有了100％的信服。
换句话说，如果我训练我的网络对猫和猫进行分类，则可以在图像类别之间以90-99％的准确度正确分类，但是如果我提供一辆自行车，它往往会为其中一个标签输出100％的置信度。 / p>
这是来自网络的正确预期响应吗？
如果是这样，如果我提供的图像不在训练集中，我如何使网络对训练标签集的置信度为0％？
谢谢