是否可以使用 caffe/pycaffe 将深度学习网络的输出转发到另一个网络？

Question

我正在使用 caffe，或者更可能是 pycaffe 来训练和创建我的网络。我最后有一个带有 5 个标签的数据集。我的想法是为每个标签创建一个网络，它可以简单地说出一个 class 的分数。在训练了 5 个网络之后，我想比较网络的输出以及哪个网络的得分最高。

可悲的是，我只知道如何创建一个网络，但不知道如何让它们交互，更不知道如何在最后做一些类似 max 函数的事情。我添加一张图片来描述我想做的事情。

此外，我不知道这是否会比普通的深层神经网络有更好的结果。

Answer 1

我没有看到您希望将什么作为此 "max" 函数的输入。即使您使用某种 is / is not 边界训练，您的方法似乎是所有流行的 softmax 层的劣质版本框架。

是的，您可以构建一个多通道模型，使用不同的数据集训练每个通道，然后接受最有信心的预测——但与合作训练传递相比，结果将花费更长的时间且准确性更低。您的五个通道在做出其他参数假设后结束协商它们的边界。

从一开始就为单个模型提供所有可用信息；你会得到更快的收敛和更准确的分类。