Caffe 中的 "label" 是什么？
What is a "label" in Caffe?
在 Caffe 中，当您在 protobuf 文件中为 NN 定义输入时，您可以输入 "data" 和 "label"。我猜标签包含训练数据的预期输出（它通常被认为是机器学习文献中的 y 值）。
我的问题是，在 caffe.proto 文件中，label 被定义为标量（int 或 long）。至少对于数据，我可以将它设置为一个 numpy 数组，因为它采用字符串值。如果我正在训练多个预测输出，我如何将其作为数组传递？
还是我记错了？ label 是什么？它是做什么用的？我如何将 y 值传递给 caffe？
caffe 的基本用例曾经是图像分类：为每个输入图像分配一个整数标签。因此，"datum" 数据结构为 4D 浮点数组（3 通道图像的批次）和批次中每个图像的整数 "label" 保留 space。
使用 HDF5 输入数据层可以轻松克服此限制。
参见例如 .
在 Caffe 中，当您在 protobuf 文件中为 NN 定义输入时，您可以输入 "data" 和 "label"。我猜标签包含训练数据的预期输出（它通常被认为是机器学习文献中的 y 值）。
我的问题是，在 caffe.proto 文件中，label 被定义为标量（int 或 long）。至少对于数据，我可以将它设置为一个 numpy 数组，因为它采用字符串值。如果我正在训练多个预测输出，我如何将其作为数组传递？
还是我记错了？ label 是什么？它是做什么用的？我如何将 y 值传递给 caffe？
caffe 的基本用例曾经是图像分类：为每个输入图像分配一个整数标签。因此，"datum" 数据结构为 4D 浮点数组（3 通道图像的批次）和批次中每个图像的整数 "label" 保留 space。
使用 HDF5 输入数据层可以轻松克服此限制。
参见例如