我正在对图像网络挑战中的预训练进行微调，即启动v3网络的张量流。在我的分类问题中，我使用2个类，因为我想了解图像是否包含食物。我的数据集是不平衡的，因为我在非食品类上有更多的图像（我认为这是有道理的）。当我进行微调时，我对非食品类的准确度很高，而食品类的准确度非常低。然后我将切割最后2个初始模块并插入2个层：一个新的卷积层和一个全局平均池层（然后我们有一个softmax用于输出）。我再次对新引入的层进行了简短的微调，现在网络在食品级上给出了高精度，非食品的准确度非常低。
关于可能发生的事情的任何想法？