Что такое "верхний" параметр в caffe

Question

Что такое "верхний" параметр в caffe

Я пытаюсь запустить эксперимент эксперимента. Я использую следующий слой потерь в своем Train.prototxt,

layer {
  name: "loss"
  type: "SoftmaxWithLoss"
  bottom: "ip2"
  bottom: "label"
  include {
    phase: TRAIN
  }
}

Я вижу следующую конфигурацию, отображаемую при запуске обучения,

I0923 21:19:13.101313 26423 net.cpp:410] убыток <- ip2
I0923 21:19:13.101323 26423 net.cpp:410] убыток <- метка
I0923 21:19:13.101339 26423 net.cpp:368] потери -> (автоматически)

Я не дал top параметр в слое потерь.
Что именно автомат (потеря -> (автомат)) означает здесь?

Заранее спасибо!

4

deep-learning neural-network conv-neural-network caffe

Источник

user5368537 23 сен '15 в 16:11

1 ответ

Другие вопросы по тегам deep-learning neural-network conv-neural-network caffe

user5293046 23 сен '15 в 18:31 2015-09-23 18:31 · Answer 1 · 2015-09-23 18:31

Слои Caffe, включая слои Loss, выдают Blob (4-D массивы) в качестве результатов своих вычислений. Если вы не установите имя Blob через top параметр, соответствующий BLOB-объект будет добавлен в "вывод" сети.

Это означает, что если вы называете Net::forward() метод, он вернет список BLOB-объектов, то есть тех, которые не ограничены, чтобы быть входными данными для другого слоя.

Когда вы вызываете инструмент обучения Caffe, он автоматически печатает, чтобы отображать такие BLOB-объекты. Таким образом, вы можете следить за значением потери или точности во время тренировки.