什么是caffe中的'top'参数

sub*_*bha 4 neural-network deep-learning caffe conv-neural-network

我正在尝试运行一个caffe Experiment.I我在我的Train.prototxt中使用了以下丢失层,

layer {
  name: "loss"
  type: "SoftmaxWithLoss"
  bottom: "ip2"
  bottom: "label"
  include {
    phase: TRAIN
  }
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我看到培训开始时显示以下配置,

I0923 21:19:13.101313 26423 net.cpp:410]损失< - ip2
I0923 21:19:13.101323 26423 net.cpp:410]损失< - 标签
I0923 21:19:13.101339 26423 net.cpp:368]损失 - > (自动)

我没有top在损失层中给出参数.
究竟自动(损失 - >(自动))在这里意味着什么?

提前致谢!

Fla*_*ara 8

Caffe图层(包括Loss图层)会生成Blob(4-D数组)作为其计算的输出.如果未通过top参数设置Blob名称,则相应的Blob将添加到网络的"输出"中.

这意味着,如果您调用该Net::forward()方法,它将返回一个Blob列表,即无限制的列表作为另一个层的输入.

当您调用Caffe培训工具时,它会自动打印到这样的Blob屏幕.这样,您可以在训练期间遵循损失或准确的价值.