猫狗二分类添加一个拒绝类别，将猫狗预测概率小于阈值的预测样本归为第三类拒绝类别，pytorh代码

可以使用PyTorch实现猫狗二分类添加一个拒绝类别的方法如下：

import torch
import torch.nn as nn

class CatDogClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, threshold):
        super(CatDogClassifier, self).__init__()
        self.threshold = threshold
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 56 * 56, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 3)
        self.dropout = nn.Dropout(0.5)
        self.relu = nn.ReLU()
        
    def forward(self, x):
        x = self.pool(self.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(self.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 64 * 56 * 56)
        x = self.dropout(self.relu(self.fc1(x)))
        x = self.fc2(x)
        return x
    
    def predict(self, x):
        with torch.no_grad():
            outputs = self.forward(x)
            probs = torch.softmax(outputs, dim=1)
            max_probs, preds = torch.max(probs, dim=1)
            rejected = (max_probs < self.threshold)
            preds[rejected] = 2
        return preds

在模型中添加一个阈值参数threshold，当预测概率小于阈值时，将样本归为第三类拒绝类别。predict函数为模型的预测函数，首先通过softmax函数计算预测概率，然后选择概率最大的类别作为预测结果，但是当概率小于阈值时，将预测结果设置为第三类拒绝类别。