caffe訓練一個二分類器，為什麼輸出的分類結果都為同一類？

用caffe做圖像隱寫檢測，但是網路搭建好後，用介面查看發現全連接層輸出一類全正一類全負，也就是說全分為了一類，而且不同的輸入圖像，會有相同的全連接層輸出。問題出在哪裡，怎麼解決？

過擬合了。建議使用已有參數fine-tune，而不是從頭訓練複雜的cnn模型。

感謝邀請

這個很容易理解，我平時貪玩沒學好，考試的時候是兩個選項的單選題，於是我就全蒙A，於是正確率就可以有50%

說這個的意思就是，題目我都不會做，你的分類器也就失效了。

我也是這個問題，明明訓練的時候測試集loss很小，accuracy很高，為什麼只要讀一張圖片並預測，類型就會要麼為第一類，要麼為最後一類？（幾乎都輸出是最後一類）。

能分享你下你的網路層設置嗎輸出層用的 sigmod 嗎

可能的原因很多訓練的label是否正確訓練輸入的圖片和測試輸入的圖片，是否做過相同的處理。比如都除255tensorflow里，batchnorm設置不正確，也會有類似的問題。可以注意一下caffe也有這個問題先看訓練集的loss是否收斂，準確率是否正常提高，如果正常，從前面的可能原因里排查。否則看看參數設置是否正確，輸入數據了是不是有nan等

請注意一個細節，檢查下訓練樣本打的lable是否正確。

樓主，我也遇到這個問題了，求指導！

問題解決了嗎，我也遇到了同樣的問題

樓主我也遇到了這個問題問下你有解決嗎？？

好像是數據集出問題了，我改全程用MATLAB處理圖片就好了

請問樓主訓練了多少次，我也遇到了相同的問題