Caffe CNN：分层分类的多层次损失
Caffe CNN: multiple hierarchical losses for hierarchical classification
我熟悉如何在 CNN 中使用多重损失，而这些损失的所有标签都是相同的。
我这里的案例是使用多重损失处理分层标签，如下图所示：
loss1 负责 labelset1:{Sport, Food}。 loss2 for labelset2:{volley, soccer}, loss3 for labelset3:{Pizza, Pasta, burger}。例如，样本A∈{sport, soccer}，样本B∈{food,burger}.
知道怎么做吗？
添加"don't care"个标签，每个样本应该有三个个标签。例如：{sports, volleyball, don't care}.
那么就可以有"SoftmaxWithLoss"类型的三亏了。对于两个特定的损失，您应该为无关标签添加 ignore_label。
我熟悉如何在 CNN 中使用多重损失，而这些损失的所有标签都是相同的。
我这里的案例是使用多重损失处理分层标签，如下图所示：
loss1 负责 labelset1:{Sport, Food}。 loss2 for labelset2:{volley, soccer}, loss3 for labelset3:{Pizza, Pasta, burger}。例如，样本A∈{sport, soccer}，样本B∈{food,burger}.
知道怎么做吗？
添加"don't care"个标签，每个样本应该有三个个标签。例如：{sports, volleyball, don't care}.
那么就可以有"SoftmaxWithLoss"类型的三亏了。对于两个特定的损失，您应该为无关标签添加 ignore_label。