[英]Caffe compute gradient with respect to input using custom cost function
I have a pretrained caffe model with no loss layers. 我有一个没有损失层的预训练caffe模型。 I want to do the following steps:
我要执行以下步骤:
I can not figure out how to add a loss layer to a pretrained model to do this. 我不知道如何为预训练模型添加损耗层。 In other NN frameworks you can call a backward() function and pass a cost function.
在其他NN框架中,您可以调用Backward()函数并传递一个cost函数。 Is there any way to do this in caffe?
有什么办法可以做到吗?
You can create a custom layer in caffe for your cost function. 您可以在caffe中为您的成本函数创建自定义图层。 Make a call to this cost function in the .prototxt file.
在.prototxt文件中对此费用函数进行调用。 You can finetune a pretrained model using your new cost function.
您可以使用新的成本函数微调预训练的模型。
Finetuning is done using the below format of coomandline code: 使用以下coomandline代码格式进行微调:
./build/tools/caffe train --solver theAboveMentioned.prototxt --weights thePreTrainedWeightsFile
More on caffe finetuning can be found here . 有关咖啡微调的更多信息,请参见此处 。
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