バイナリクラス分類のためにCaffeでSigmoidCrossEntropyLossを使用するには？

バイナリクラスの問題のためにCaffeでSigmoidCrossEntropyLossを使用するには？ prototxtの例を教えてもらえますか？バイナリクラス分類のためにCaffeでSigmoidCrossEntropyLossを使用するには？

出典

2016-04-22 user570593

labelの入力はトレーニングサンプルごとに0または1にする必要があります。それ以外

layer { 
    name: "loss" 
    type: "SigmoidCrossEntropyLoss" 
    bottom: "predict1d" 
    bottom: "label" 
    top: "loss" 
}

出典

2016-04-22 14:17:30 Shai

同じように試しました。この層の前に、出力数が1の層がありました。私は「SoftmaxWithLoss」も試みました。「SigmoidCrossEntropyLoss」は「SoftmaxWithLoss」よりも非常に遅いようです。なぜこのようなことが起こったのか考えていますか？ – user570593

@ user570593残念ながら私はこの損失層に関する経験はありません – Shai

バイナリクラス分類のためにCaffeでSigmoidCrossEntropyLossを使用するには？

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