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InnerProductLayer， 全连接层，参数比较多 全连接层将卷积的 2D 特征图结果转化为 1D 向量.图像分类中，网络结构的最后一般有一个或多...
SoftmaxWithLossLayer 用于多类别图像分类问题，即数据集共 N 个类，但每张图片只能是其中一个类，如狗或猫. Caffe 处理分类问题中...
[原文 - Caffe custom sigmoid cross entropy loss layer].SigmoidCrossEntropyLoss ...
CaffeLoss - SigmoidCrossEntropyLossLayer 用于 010101110 类型的 labels1. SigmoidLay...
Hingeloss 用于计算 one-of-many 分类任务.1. Hinge Loss 概念定义为：${E(z) = max(0, 1-z)}$常用在...
loss 是网络输出的 target 值与真实label之间的误差值forward-pass 计算得到 loss 值, 然后 backward-pass ...
分析训练过程中学习率, trainloss, testloss 等变化情况,有助于理解网络模型训练状态.在采用 shell 脚本进行 caffe 训练时，...
采用 LMDB 读取图片数据和标签, 处理 multi-label 问题. 基于 ResNet101 backbone 网络 multi-task 输出 ...
这里采用从图像直接读取图片数据和标签的方式进行多标签分类. 基于 VGG16 backbone 网络 修改 ImageDataLayer 读取图片和多标签...
单标签图片分类是指, 每张图片只能有一个标签, 比如是狗, 或猫. 一般来说的图片分类就是单标签的. 这也是 CNN 成功最初很好解决的问题.1. 训练数...