假设有一个模型需要对10种餐桌用品（勺子、叉子、杯子、盘子等）进行分类，并且需要在包含所有这些餐桌用品的桌子图像上进行测试（test_model_accuracy），那么训练的最佳方法是：

• A: 先在单个物品上训练模型，然后在test_model_accuracy上进行测试
• B: 在带有边界框的整个桌子上训练模型，然后在test_model_accuracy上进行测试
• C: 先进行A，然后进行B，或者反过来，然后在test_model_accuracy上进行测试

回答：

你选择的策略主要取决于你将要创建的CNN的结构。

如果你训练了一个能够识别图像中是否包含勺子或叉子的模型，你将无法在包含多种餐桌用品的桌子图像上进行测试（例如，同时包含叉子和勺子），因为网络会试图回答图像中是否确实有勺子或叉子。

尽管如此，仍然可以训练网络来分类多个特征（策略“A”），但在这种情况下，你需要一个能够进行多标签分类的模型。

最后，我建议选择“B”策略，因为在我看来，它更适合这个应用领域。

希望这个回答清晰且有帮助！

祝好。