我正在根据这个链接对AlexNet进行微调以进行人脸检测。

与链接中的唯一不同之处在于，我使用了另一个数据集（facescrub和来自imagenet的一些图像作为负样本）。

我注意到准确度增长得太快了，在50次迭代中从0.308增长到0.967，当达到约0.999时，我停止训练，并使用与上述链接相同的Python脚本使用该模型。

我用数据集中的一张图像进行测试，结果远不及预期，测试图像结果。如您所见，人脸框太大（而数据集图像是紧密裁剪的），更不用说框内没有包含人脸了。

我的solver和train_val文件完全相同，唯一的区别是批量大小和最大迭代次数。

回答：

原因是我的数据集中人脸样本远多于非人脸样本。我尝试了相同设置但正负样本数量相同的情况，现在准确度增长得更慢了。