也许这是一个基于研究的问题，但如果我有任何实际的解决方案，我就把它贴在这里。
(OPEN_WORLD_CLASSIFICATION)问题很简单，让我举个例子来解释。
我有DOG-CAT分类模型。现在，假设我传递"大象"，它会预测为"狗"，这是错误的。如何处理这个问题，我想知道何时"未知"。图片进入模型
我尝试的方法是:我训练了三个类["狗"猫"， "未知"]。在"未知"中类文件夹我放随机图片。
，但这种方法的问题是，它会降低模型的整体精度。
如有此类问题的例子，我将不胜感激。
提前感谢。
在DOG-CAT二元分类问题中，您从动物超集的一个子集定义输入数据空间。因此，输入必须来自DOG-CAT分布，否则就超出了这个分类器的范围。这就像你有一个分类器从图像中定义昂贵或便宜的房子，你使用一辆汽车作为输入。所以，你必须重新定义你想要解决的问题是什么，有一个狗猫，狗猫-其他或狗猫-青蛙等等。分类器。降低的准确率是意料之中的，因为为了正确地对这三个类别进行分类，我可能需要提取更多的特征。例如，你可以通过眼睛的形状来区分狗和猫，但是你如何区分猫和小老虎呢?使用更多的数据可能会产生更好的结果。