Модель может выбрать правильный класс — и всё равно назвать кота собакой
Классификатор обычно выдаёт не слова, а набор оценок: например, для позиций 0, 1 и 2. Отдельный список сообщает системе, что позиция 0 означает «кот», 1 — «собака», 2 — «енот».
Если после обучения этот список пересортировать, собрать заново из папок или заменить другой версией, модель продолжит верно выбирать позицию — но приложение покажет чужое название. Сама нейросеть при этом не менялась.
Поэтому таблицу соответствия классов сохраняют вместе с моделью и проверяют на нескольких известных примерах после каждого обновления. Иногда ошибка живёт не в ИИ, а в перепутанной легенде.
