在 Caffe 中 HDF5 数据的多类分类

Question

我有 900 个一维数据作为训练数据和 100 个一维数据作为测试数据。 我将数据存储为 .hdf5 文件。 对于二元分类（例如 0 和 1），我使用了 Caffe，我对结果非常满意。

但是现在我需要在 Caffe 中构建一个用于多类分类（例如 1,2,3,4 类）的深度学习模型。 任何人都可以帮助我了解如何训练 Caffe 网络进行多类分类吗？

Answer 1

您可以对多类问题使用相同的 SoftmaxWithLoss。 唯一的区别是，在最后一层，每个类都应该有一个通道，标签数据的编号应该是 0,1,...C-1，其中 C 是您的类数。 您可以查看alexnet中的一个示例，他们为 1000 个类 (ImageNet) 训练模型。 您可以看到在最后一层（损失之前），它们有 1000 个输出。