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私はcaffe
で回帰ネットワークを訓練しました。電車と試験の両方の段階で"EuclideanLoss"
層を使用します。私はこれらをプロットしており、結果は有望です。カフェ回帰モデルを導入
今モデルを展開して使用したいと思います。 SoftmaxLoss
を使用する場合は、展開ファイルに最終レイヤーがSoftmax
である必要があります。 Euclidean loss
の場合はどうなりますか?
私はcaffe
で回帰ネットワークを訓練しました。電車と試験の両方の段階で"EuclideanLoss"
層を使用します。私はこれらをプロットしており、結果は有望です。カフェ回帰モデルを導入
今モデルを展開して使用したいと思います。 SoftmaxLoss
を使用する場合は、展開ファイルに最終レイヤーがSoftmax
である必要があります。 Euclidean loss
の場合はどうなりますか?
展開の場合は、損失レイヤーを破棄する必要があります。ケースでは、"EuclideanLoss"
レイヤーのみを破棄する必要があります。あなたのネットの出力は、あなたが損失層に与えた"bottom"
です。 "SoftmaxWithLoss"
層(および"SigmoidCrossEntropy"
)損失層は、(計算の理由で)その中の余分な層を備えているので、あなたが、損失層を交換に必要のために
。
お返事ありがとうございます!私は配備を走らせました。小さな質問があります:カフェネットがラベルを調整することは可能ですか?値40、80、120の浮動小数点数を使用します(これらの値の間にデータがあることを期待しています)が、予測値は6,7,8,9、および10になります。 – Cassie
@ user4039874私は、あなたが明示的にそれを知っている/制御していなければ、データをスケーリングしているわけではありません。 – Shai
申し訳ありませんが、おそらくどこかに問題があります。助けてくれてありがとう! – Cassie