Как использовать SigmoidCrossEntropyLoss в кафе для классификации бинарных классов?

Как использовать SigmoidCrossEntropyLoss в кафе для решения проблемы бинарного класса? Можете ли вы дать мне пример prototxt?


deep-learning caffe matcaffe
person user570593    schedule 22.04.2016    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
2
arrow_downward

Вам нужно, чтобы ваш вход label был равен нулю или единице для каждой обучающей выборки. кроме этого

 layer {
   name: "loss"
   type: "SigmoidCrossEntropyLoss"
   bottom: "predict1d"
   bottom: "label"
   top: "loss"
 }
person Shai    schedule 22.04.2016
comment
Я пробовал так же. Перед этим слоем у меня был слой с номером вывода равным 1. Я также пробовал SoftmaxWithLoss. Кажется, что SigmoidCrossEntropyLoss намного медленнее, чем SoftmaxWithLoss. У вас есть идеи, почему это происходит? - person user570593; 22.04.2016
comment
@ user570593, к сожалению, у меня нет опыта работы с этим уровнем потерь. - person Shai; 23.04.2016