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Caffe:学习简单线性函数时损失极高
我正在尝试训练神经网络来学习函数 y = x1 + x2 + x3 . 目标是与Caffe一起玩,以便更好地学习和理解它 . 所需数据在python中综合生成,并作为lmdb数据库文件写入内存 . 数据生成代码: import numpy as np import lmdb import caffe Ntrain = 100 Ntest = 20 K = 3 H = 1 W = 1 Xtra... -
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使用Caffe进行多标签分类
我想微调GoogLeNet与Caffe进行多标签分类 . 我已经将它调整为单标签分类,但我还是无法过渡到多标签 . 我正在做的主要步骤是不同的: 为数据和地面真相创建LMDB 我正在修改代码here和here以创建一个带有数据的LMDB,另一个带有基本事实 . 用SigmoidCrossEntropyLoss替换SoftmaxWithLoss 更新train_val.prototxt,我将Soft... -
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在创建LMDB之前,Caffe,shuffle train.txt
不幸的是,我在创建LMDB时无法使用 --shuffle . 所以,我建议在创建LMDB之前将train.txt改组 . 洗牌后train.txt看起来像这样 n07747607/n07747607_28410.JPEG 950 n02111277/n02111277_55668.JPEG 256 n02091831/n02091831_4757.JPEG 176 n04599235/n0459...