一个AI/DL的门外汉问题

有一个AI/DL门外汉的问题： 现有20个已知标签的数据集(A - T)； 这些数据集被用来训练一个(基于TensorFlow的)DL程序。

然后来了个新的数据集Z。

如果这个新的数据集Z，有更大的概率不属于A-T中的任何一个，这个(multi-class
classification) DL程序能发现和报告这个情形吗？（还是说，这个DL程序只能报告Z
属于A - T的概率。）

谢谢。

能，但得看你的程序怎么写

【 在 nowwhat2012 (Judgment  day) 的大作中提到: 】
: 有一个AI/DL门外汉的问题： 现有20个已知标签的数据集(A-T)； 这些数据集会被用来
: 训练一个(基于TensorFlow的)DL程序。
: 然后来了个新的数据集Z。
: 如果这个新的数据集Z，有更大的概率不属于A-T中的任何一个，这个DL程序能发现和报
: 告这个情形吗？（还是说，这个DL程序只能报告Z属于A-T的概率。）
: 谢谢。

大哥

你是中文不好还是ml的基础不好

我没看懂你问的是啥

我也有同感。他也许是想问outlier 识别的问题。

【 在 sinical(一江春水向东流) 的大作中提到: 】

: 大哥

: 你是中文不好还是ml的基础不好

: 我没看懂你问的是啥

这个就是 open-set recognition呀。

TensorFlow支持open-set recognition吗？如果不，别的库有支持这个的吗？

【 在 sinical (一江春水向东流) 的大作中提到: 】
: 大哥
: 你是中文不好还是ml的基础不好
: 我没看懂你问的是啥

tf是framework不是library. 如果不想自己实现，就网上找

【在 nowwhat2012(Judgment  day)的大作中提到：】
：这个就是 open-set recognition呀。
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