在Torch，为什么NIN和VGG19网络1-top总是预测为670？

Question

我在Ubuntu上使用Torch7，我正在尝试将在ImageNet2012上训练的深度神经网络（如NIN或VGG19）应用到单个图像。

这是我的代码。

require('image')
require('nn')
require('pretty-nn')


net = torch.load('NIN_Test/NIN_Imagenet_W_model.t7')
--net = torch.load('NIN_Test/VGG_19_W_model.t7')
net:evaluate()

images = image.load('NIN_Test/5ee446f7fdedd01db6c7ea3d43df72b46807911b.thumb.jpeg')


mean= torch.Tensor({0.485, 0.456, 0.406})
std =torch.Tensor({0.229, 0.224, 0.225})

images3 = image.scale(images, 224, 224,'bilinear')

for i=1,3 do 
    images3[i] = images3[i]:add(-mean[i]):div(std[i]) 
end

image.display{image = images3}

output = net:forward(images3):view(-1)

classes indices = torch.sort(output, true)

当我测试不同的图像，例如人，猫，狗，鸟等的图像时，1-top预测是第670类或标签，意味着

t7> return  indices[1]
670 

我该怎么办？ 有什么问题？