关于训练

[Usernamezhx]

你好 我的数据分4类，每类10w左右，我finetune 所有layer，batchsize 128，lr 0.05 我发现迭代2个epoch模型的val acc 就可以到0.98左右，没感觉到是过拟合，但是实际测试的时候效果不是很好，许多正常的图片也会被误识别为性感的图片而且置信度还很高，感觉很怪，难道是网络过拟合了？但是观察val上的表现又不像，不知道您有没有遇到过这种情况，感谢

[yangbisheng2009]

我出现过如下情况： 2个epoch后，val acc 90+。用测试集的样本去测试，准确率也会在85-90之间 你的被误识别的图片能发出来看看不？

[Usernamezhx]

你好，感谢你的回复，我分为4类：0:性感女性。1:赤裸男。2.普通女。3.其他（不包含人像）。我感觉网络学习到的东西可能有些偏差： 热图，训练集性感女： 热图，训练集普通女： 等会我再跑几个误识别的图传上来

[Usernamezhx]

下边的是一些误召的，都预测为性感女，尤其最后一个的热图关注点不在胸部： 

[yangbisheng2009]

先确认下，你的训练集样本，都是原始图片吧（非热图）？ 你列举的这几个性感误召回： 第一个：全身照，露腿，从特征上看，和你的普通女性训练集，相差比较远，更接近性感训练集的特征 第二个：这个可以算作是过拟合问题，也可以算作训练集样本问题，在训练的过程中，过分注重了裸露皮肤这一特征，你可以在普通女性训练集里面，适当加一下 第三个：和第一个类似，女性的身材，是一个重要特征，如果你的识别目标限于 裸露+身材or器官，可以适当的在普通女性样本集里加一些 穿衣服+身材的样本 第四个：识别是正确的吧

我现在的理解，模型的学习方向并没有偏，恰恰是按照你的训练集指导的特征来学的。训练集的对抗调整，要花一些时间的

[Usernamezhx]

你说的对，还是要对数据有深刻的理解，感谢

[Usernamezhx]

火鸡 有试过使用检测的方法做吗？

[yangbisheng2009]

有的，百度信息流目前检测色情的方法，就是先做目标检测，然后再做色情、低俗分类 你可以试试，如果用目标检测，需要首先设置好待检测的类型： 1、人 2、物体，如：内衣、器械、器官等