我有一个经过训练的CoreML图像模型，应该可以识别支票的正面和背面。我面临的问题是，模型会看到长颈鹿的图像，而模型只是试图决定图像是支票的正面还是背面(置信度总计为100%(。理想情况下，模型不会说"这是支票背面与支票正面的可能性有多大"，而是"这是不是支票背面"。
如果您的模型仅在支票图像上进行训练，则只能为其提供支票图像。如果你给它一些其他的图像，它会认为这是一张支票，因为这是它唯一知道的。
为了制作一种模型；无支票"；您需要添加一个新的类别，还需要使用各种非检查对象的图像来训练模型。
或者，你可以使用某种OOD(域外(检测来验证输入图像是否与模型训练过的东西相似。但这不是你可以用Core ML轻松做到的。
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