ディープラーニングでの分類が出来ない場合について

Question

前提・実現したいこと

初めての質問ですので、上手くできていなければすみません。

https://kusunoki26.hatenablog.com/entry/2018/10/27/205223
このプログラムのテスト部分で、「この写真は○○％でりんご、○○％でオレンジです。」という様に
単にラベルの何番というだけでなく、そのラベルが何割の確率で選ばれたのか、調べることはできるのでしょうか？
また、このプログラムでは必ずりんごorオレンジorすいかのいずれかの答えを出すようになっていますが、例えば桃などの全然違うものを入れた時に「これはどれでもありません」といった答えを出す方法はあるのでしょうか？
独力で調べても方法が見つからなかったので、なにとぞ皆様のお力を貸していただければ大変ありがたく思います。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ

該当のソースコード

# 必要なライブラリのインポート
import numpy as np
import cv2
from keras.models import model_from_json


# 画像サイズ
img_rows, img_cols = 28, 28

# テストデータの読み込み
image = cv2.imread('../apple.png', cv2.IMREAD_COLOR)

# テストデータを整形
image = cv2.resize(image, (img_rows, img_cols))
image = image.reshape(1, img_rows, img_cols, 3)
image = image.astype('float32') / 255.0

# 学習モデルの定義
model = model_from_json(open('../models/and.json').read())
model.load_weights('../models/and.h5')
model.summary()

# 学習の実行
pred = model.predict(image, batch_size=1, verbose=0)

# 結果の確認
score = np.max(pred)
pred_label = np.argmax(pred)
print('Score: ' + str(score))
print('Label: ' + str(pred_label))

if pred_label == 0:
    print("これはりんごです！")
elif pred_label == 1:
    print("これはオレンジです！")
elif pred_label == 2:
    print("これはスイカです！")

試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

おそらく自分で解決できました、また行き詰まれば質問させていただきます。

Comments

[meg_]

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