在 Caffe 中对 HDF5 数据进行多 Class Class 化
Multi-Class Classification in Caffe of HDF5 data
我有900个一维数据作为训练数据，100个一维数据作为测试数据。我将数据存储为 .hdf5 文件。
对于二进制 classification（例如 0 和 1），我使用了 Caffe，我对结果非常满意。
但现在我需要在 Caffe 中构建一个深度学习模型，用于多 class class 化（例如 1,2,3,4 classes）。谁能帮我解决如何训练 Caffe 网络进行多 class class 化的问题？
您可以对多个class 问题使用相同的 SoftmaxWithLoss。唯一的区别是，在最后一层中，每个 class 应该有一个通道，标签数据应该编号为 0,1,...C-1，其中 C 是 class 的编号]是的。您可以查看 alexnet 中的示例，他们在其中训练 1000 classes (ImageNet) 的模型。你可以看到在最后一层（损失之前）它们有 1000 个输出。
我有900个一维数据作为训练数据，100个一维数据作为测试数据。我将数据存储为 .hdf5 文件。 对于二进制 classification（例如 0 和 1），我使用了 Caffe，我对结果非常满意。
但现在我需要在 Caffe 中构建一个深度学习模型，用于多 class class 化（例如 1,2,3,4 classes）。谁能帮我解决如何训练 Caffe 网络进行多 class class 化的问题？
您可以对多个class 问题使用相同的 SoftmaxWithLoss。唯一的区别是，在最后一层中，每个 class 应该有一个通道，标签数据应该编号为 0,1,...C-1，其中 C 是 class 的编号]是的。您可以查看 alexnet 中的示例，他们在其中训练 1000 classes (ImageNet) 的模型。你可以看到在最后一层（损失之前）它们有 1000 个输出。