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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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