matconvnet分類トレーニング最後のレイヤー（softmax）？

Question

私は（むしろ、私は自分のネットワークにやっていることである直接画像比較、より）分類を行うためにVGG-imagenet-Fネットワークを再教育したいと思います。 しかし、ダウンロードしたネットワークは展開ネットであり、損失層は含まれていません。前に分類トレーニングを行っていないので、私はこの最後のレイヤーをどのように設計するのかちょっと分かりません。

layer.name = 'loss' ; 
layer.type = 'custom' ; 
layer.forward = @forward ; 
layer.backward = @backward ; 
layer.class = [] ; 

しかし、私は@forward関数と@backward関数をどのようにすべきか分かりません。彼らはsoftmaxでなければなりませんか？ 10K - 注目すべき は、私は約10Kの画像、対応するラベル、および1を実行している固有の番号とID要素とIMDBを持っています。 任意の助けてくれてありがとう、または1つはmatconvnet/MathWorks社のMATLABでこの層を構築する必要がある方法のサンプルへのリンク！

Answer 1

あなたが代わりにあなたがダウンロードしたネットワークから訓練されたファイラを使用して分類ネットワークを適応させることができ、ランダムな数字と重みを初期化するのVGGを「再教育」にしたいので、あなたは、それに応じてフィルタを調整し、独自のネットワークを実装することができます。最後の層はsoftmaxloss可能性があり http://www.vlfeat.org/matconvnet/mfiles/vl_nnsoftmaxloss/