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如何建立一个CNN模型，告诉它不能决定这张图片属于哪个类别？

建立一个CNN模型，并告诉它不能决定一张图片属于哪个类别，可以通过以下步骤实现：

数据准备：收集并准备训练数据集和测试数据集。训练数据集应包含各个类别的图片，而测试数据集应包含一些图片，这些图片不属于任何类别。
数据预处理：对数据进行预处理，包括图像归一化、尺寸调整、数据增强等操作，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。
构建CNN模型：使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）构建卷积神经网络模型。可以选择常用的模型架构，如VGG、ResNet、Inception等，或根据具体需求自定义模型。
模型训练：使用训练数据集对CNN模型进行训练。通过反向传播算法和优化器（如Adam、SGD）来更新模型的权重和偏置，以最小化损失函数。
模型评估：使用测试数据集对训练好的模型进行评估。计算模型在测试集上的准确率、精确率、召回率等指标，以评估模型的性能。
模型调优：根据评估结果，对模型进行调优。可以尝试调整模型的超参数（如学习率、批大小、网络层数等），或进行模型结构的改进，以提高模型的性能。
模型应用：将训练好的模型应用于实际场景中。在这个问题中，我们希望模型不能决定图片属于哪个类别，因此可以将测试数据集中的图片输入到模型中，并观察模型的输出结果。如果模型输出的概率分布接近均匀分布或无法确定某个类别，则说明模型不能决定图片的类别。

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所以这就导致了一个问题。如图，右边那张眼睛、鼻子、嘴巴都有了，当然我们的CNN也相当兴奋的将它归于人脸。这就就暴露了CNN的一个问题：组件的朝向和空间上的相对关系对它来说不重要，它只在乎有没有特征。...但是，它的确抛弃了一些信息，比如位置信息。再比如说，下面这张图尽管拍摄的角度不同，但你的大脑可以轻易的辨识这些都是同一对象，CNN却没有这样的能力。...它不能举一反三，它只能通过扩大训练的数据量才能得到相似的能力。所以，CapsNet应运而生。如图上一列和下一列的图片属于同一类，仅仅视角不同。CapsNet和其他模型相比表现就要好很多。...首先对这张图片做了常规的卷积操作，得到ReLU Conv1；然后再对ReLU Conv1做卷积操作，并将其调整成适用于CapsNet的向量神经元层PrimaryCaps（具体如何调整的，鄙人会结合自己对代码的理解在下周会议上讲解...而一个训练过的准确度为99.22%的传统CNN模型只能达到66%的准确率。不得不说，Capsule模型的泛化能力的确惊人。

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