用于检测椅子的列车级联分类器

Question

我正在开发一款Android应用来检测椅子和门等物体。 为此，我使用级联分类器来训练数据。我收集了1000个阳性样本 对于各种类型的椅子和约700个负样品包含没有椅子的图像。 但我收到错误“所需的叶子误报率”。 然后我研究一下，改变我的训练方式，作为堆栈溢出答案之一的解释。 但我仍然得到同样的错误。训练并没有超越第一阶段。

我哪里错了？ 这是我的训练命令。