TF와 keras를 통해 supervised learning을 해보고있는 머린이입니다. 혹시 A라벨의 데이터와 B라벨의 데이터로 학습을 시킨다

TF와 keras를 통해 supervised learning을 해보고있는 머린이입니다.

혹시 A라벨의 데이터와 B라벨의 데이터로 학습을 시킨다음 두 라벨의 데이가 아닌 C라벨의 데이터를 넣으면 A또는 B가 아님! 으로 만들수있는 방법이 존재할까요?

예를들어 개 / 고양이를 판단할 수 있게 학습된 네트워크에 개미를 집어넣으면 개/고양이가 아닌 무언가 라고 판단을 시키고싶습니다.!

헉.. 제 레포를 추천해주셔서 감사합니다!! 위에 적어주신 내용이 딱 Out-of-distribution detection 문제이며, 이 문제에 대해 자세히 정리한 글이 있는데, 이 글을 참고하시면 좋을 것 같습니다.

https://hoya012.github.io/blog/anomaly-detection-overview-2/

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