caffe的损失函数

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损失函数,一般由两项组成,一项是loss term,另外一项是regularization term. J=L+R 先说损失项loss,再说regularization项. 1. 分对得分1,分错得分0.gold standard 2. hinge loss(for softmargin svm),J=1/2||w||^2 + sum(max(0,1-yf(w,x))) 3. log los, cross entropy loss function in logistic regression…

Caffe学习笔记（二）：Caffe前传与反传、损失函数、调优

Caffe学习笔记(二):Caffe前传与反传.损失函数.调优在caffe框架中,前传/反传(forward and backward)是一个网络中最重要的计算过程:损失函数(loss)是学习的驱动,类似于视频编码中的率失真代价,是衡量学习的程度,或者说,学习的目的是找到一个网络权重的集合,使得损失函数最小:Solver是通过协调网络的前向推断计算和反向计算来对参数进行更新,从而达到减小loss的目的. 下面将对forward and backward.loss.solver分别进行介绍. 1…

Caffe框架下的图像回归测试

Caffe框架下的图像回归测试参考资料: 1. http://stackoverflow.com/questions/33766689/caffe-hdf5-pre-processing 2. http://corpocrat.com/2015/02/24/facial-keypoints-extraction-using-deep-learning-with-caffe/ 3. http://stackoverflow.com/questions/31774953/test-labels-f…

Caffe学习系列(13):对训练好的模型进行fine-tune

使用http://www.cnblogs.com/573177885qq/p/5804863.html中的图片进行训练和测试. 整个流程差不多,fine-tune命令: ./build/tools/caffe train -solver examples/money_test/fine_tune/solver.prototxt -weights models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel 因为是用别人训练好的…

caffe中各层的作用:

关于caffe中的solver: cafffe中的sover的方法都有: Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"), AdaDelta (type: "AdaDelta"), Adaptive Gradient (type: "AdaGrad"), Adam (type: "Adam"), Nesterov's Accelerated Gradient (type: "Nes…

Caffe（卷积神经网络框架）介绍

Caffe(卷积神经网络框架)Caffe,全称Convolution Architecture For Feature Extraction caffe是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架.作者是贾扬清,加州大学伯克利的ph.D,现就职于FaceBook.caffe的官网是http://caffe.berkeleyvision.org/. Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清,目前在Google工作. Caffe是纯粹的C++/CUDA…

caffe: fuck compile error again : error: a value of type "const float " cannot be used to initialize an entity of type "float "

wangxiao@wangxiao-GTX980:~/Downloads/caffe-master$ make -j8find: `wangxiao/bvlc_alexnet/spl': No such file or directoryfind: `caffemodel': No such file or directoryfind: `wangxiao/bvlc_alexnet/0.77': No such file or directoryfind: `caffemodel': No su…