Как правильно обучить классификатор?
Да уж, изучать ML по "статейкам" это жесть.

"если дать классификатору какую нибудь картинку, типо человек/ дерево/ мебель" - не дать, а сначала обучить на этих картинках, то потом он и будет классифицировать ее на "типо человек/ дерево/ мебель".  А если дать эту картинку классификатору, обученному на "котиках-собачках", тогда не удивляйтесь, если он ваш табурет примет за собаку, а дерево за кота. Или наоборот.

как тогда обучать классификатор, где по сути должно быть два класса: суецид и все остальное   -  абсолютно так-же, как и котиков-собачек где их тоже два класса, про которые пишут ваши "статейки". Дать обучиться на пару десятках тысяч размеченных картинках, на которых эти ваши  "вены, виселицы, синии киты" и столько-же картинок где их нет. Вот и будет потом ваш обученных классификатор  делить картинки на "суецид и все остальное".
любая задача построения классификатора начинается с построения корпуса - исходного набора данных для анализа  - в вашем случае картинок.

то есть если вы хотите научить распознавать порезанные вены на руках - вам надо иметь 10000 картинок порезанных вен и 10000 - целых рук

я думаю в конкретной задаче очень большой разброс потенциальных изображений очень слабые признаки которые надо выявлять и поэтому ничего не получится.