图像分类模型如何处理未知类别？

你遇到的问题是模型在面对未知类别时的分类问题。解决这个问题有几种方法：

1. 引入'未知'类别：在你的训练数据中添加一些代表未知类别的样本。这些样本可以是与你的类别无关或者是从其他领域的数据中随机选择的。这样，如果模型在测试时将一张图片分到了未知类别，你就知道它不属于你训练的任何一个类别。

2. 引入'其他'类别：类似于'未知'类别，你可以在训练数据中添加一个专门的'其他'类别。这个类别包括不属于你的训练类别的所有样本。这个方法的优点是你可以通过检查模型对于'其他'类别的分类准确率来评估它对于未知类别的识别能力。

3. 引入异常检测：使用异常检测算法来识别不属于任何类别的图片。异常检测算法通常根据训练数据中的异常样本学习一个模型，然后使用该模型来检测测试数据中的异常。这样，你可以将模型分类为正常和异常两个类别，其中异常类别代表不属于你训练的任何一个类别。

无论你选择哪种方法，都需要确保你的测试数据集中包含未知类别的样本，以便评估模型的性能。