Wie kann ich vorhersagen, Testbild ist nicht Katze oder Hund, wenn ich ein anderes Bild von Keras zur Verfügung stellen?

Question

Ich benutze mehrere Kategorien von Bildern wie Vogel/Katze/Hund/Löwe.

nach Epoche = 40

mein testData.py ist:

from keras.models import load_model 
from keras.models import Sequential 
from keras.layers import Dense 
from keras.models import model_from_json 
import cv2, numpy as np 


np.set_printoptions(precision=4, linewidth=100) 

# -------------Load Trained Model------------------------------ 

model = load_model('onlyModel.h5') 
print('Loaded model from disk') 

# -------------Load and Pre process Test img ---------------- 
img = cv2.resize(cv2.imread('a.jpg'), (150, 150)) 
img = np.reshape(img,[1,150,150,3]) 
array = np.asarray(img, dtype='int32') 
array = array/255 

# --------------------Predictions------------------------------ 
predict = model.predict(array) 
classes = model.predict_classes(array)    

print('Prediction is = ', predict) 
print('predict_class is = ',classes) 
# ------------------Result-------------------------------------- 
if classes == 0: 
    print ('It is a Bird') 
elif classes == 1: 
    print ('It is Cat') 
elif classes == 2: 
    print ('It is Dog') 
elif classes == 3: 
    print ('It is Lion')  
else: 
    print ('N/A') 

# ------------------------------------------------ 

korrekt Gibt ausgegeben, wenn ich Bild Hund bieten:

Aber dieses doesn Vorhersage Löwe Bild?

Bitte korrigieren Sie meine Code-Fehler, falls vorhanden. Ich bin neu in diesem Bereich. Schlage auch den bestmöglichen Ansatz vor.

Answer 1

Scheint mir, dass Sie Ihr Modell mit nur Katze und Hund trainiert haben, die kategorische Variablen sind und durchaus möglich, dass Sie ihr numerisches Äquivalent benutzten. Sie sollten Ihr Dataset und Modell aktualisieren, um Dinge einzuschließen, die weder Katze noch Hund sind.

Answer 2

Es scheint, dass Sie nur Feature-Skalierung durchführen, wenn Sie das Modell trainieren. rescale=1./ 255,, aber Sie haben nicht dasselbe getan, wenn Sie das Modell zur Erkennung eines Löwenbildes machen. der Eingang wäre viel größer [0,255], sollten Sie diese Code nach umformen das Bild hinzufügen:

array = np.asarray(image, dtype='int32') 
    array = array/255 

Wenn es nicht funktioniert, können Sie prüfen, ob Ihr Modell übermütig ist, sehen Overfitting in classifiers leads to overconfident predictions, versuchen Regularisierungsterm hinzufügen du modellierst.

Wünschen Sie es hilft.