假设我有两个vgg16网络，分别用（人，狗，猫）和（人，狗，大猫，小猫，黄猫，白猫）两个数据集进行分类训练。其中两个数据集中人和狗数据一致，但第二个数据集中，大猫，小猫，白猫，黄猫的特征极其相似。训练完成后，用同一个只含人类测试集检测。
请问，可能会出现第一个网络识别为不是人，而第二个网络识别为人的情况吗。真实样本确实不是人。
理论上正常训练，最后都能够正确地将其分类，不影响神经网络分类准确率，也可以小样本对照试验一下看看实际情况
理论上说，不同分类方式，对于模型的训练结果一定有影响。
但是，如果数据集足够大，网络模型也很好，也就是说两个模型的识别率都很高，那么两个模型的差异就很小了。