Нейронная сеть распознавания паттернов. Класс "неизвестного"
Я создал нейронную сеть для распознавания паттернов (профилей пользователей) на основе некоторых параметров (сигмоида в скрытом слое, softmax в выходном слое, рисунок ниже). Но я столкнулся с проблемой: когда я предоставляю нейросети, обученной на нескольких паттернах (параметрах профиля), какой-то новый паттерн (параметры профиля), нейросеть присваивает его известным ей классам. Какие существуют способы добавления дополнительного паттерна, с которым нейронная сеть будет соотносить те профили, которые не соответствуют никаким другим известным ей реальным шаблонам (реальным профилям)?
Я пытался создать случайный набор входных данных (в пределах примерного диапазона значений параметров профиля), но это не сработало.