Я хочу точно настроить GoogLeNet, чтобы сделать классификацию с несколькими метками с помощью Caffe. Я уже полностью настроил его на классификацию с одной меткой, но пока не могу перейти на Multi-labe
Я обучил imagenet в Caffe. Теперь я пытаюсь рассчитать ROC/AUC для моей модели и обученной модели, предоставленной caffe. У меня есть два вопроса: 1) ROC/AUC в основном используется для двоичных класс
Я пробовал несколько идей, чтобы сделать работу caffe на pycharm. Я также добавил путь к pycharm. импорт кофейная не работает в PyCharm, но работает в терминале. папка caffe также находится в моем pyt
В Caffe, когда вы определяете свои входы для NN в файле protobuf, вы можете вводить «данные» и «метку». Я предполагаю, что метка содержит ожидаемый результат для данных обучения (что обычно считается
Я точно настраиваю сеть GoogleNet с помощью Caffe в свой собственный набор данных. Если я использую слои IMAGE_DATA, когда происходит входное обучение. Однако мне нужно переключиться на уровень HDF5 д
Я строю один, но когда я использую пользовательскую функцию поезда, указанную на lenet example с размером партии больше 110, моя точность становится больше 1 (100%). Если я использую размер партии 32,
Это мой train.prototxt. И это мой deploy.prototxt. Когда я хочу, чтобы загрузить мой файл Deploy я получаю эту ошибку: File "./python/caffe/classifier.py", line 29, in __init__
in_ = self.inputs[0]
После разбора многих ссылок на создание слоев Caffe в Python у меня все еще есть трудности в понимании нескольких концепций. Может ли кто-нибудь прояснить их? Здесь описывается структура блоков python