Question

我正在努力建立caffe的infogain损失层。我已经看过帖子，解决方案，但对我而言，它仍然无效

我的数据lmdb尺寸是Nx1xHxW（灰度图像），我的目标图像lmdb尺寸是Nx3xH / 8xW / 8（rgb图像）。我的最后一个卷积层的维度是1x3x20x80。 output_size是3，所以我有3个类，因为我的标签号是目标lmdb图像数据集中的（0,1,2）。

我想试试infogain损失层，因为我觉得我有类不平衡问题。我的大多数图像都包含太多背景。

在我的最后一个卷积层（conv3）之后，我有这些：

 layer {
    name: "loss"
    type: "SoftmaxWithLoss"
    bottom: "conv3"
    top: "loss"
 } 


 layer {
    bottom: "loss"
    bottom: "label"
    top: "infoGainLoss"
    name: "infoGainLoss"
    type: "InfogainLoss"
    infogain_loss_param {
      source: "infogainH.binaryproto"
    }
 }

我的infogain矩阵由InfogainLoss layer帖子生成（如Shai建议的那样）所以我的H矩阵是1x1x3x3维度（一个单位矩阵）。所以我的L是3，因为我有3个班级。当我运行prototxt文件时一切都很好（尺寸没问题），但在我的最后一个卷积层（conv3层）后，我收到以下错误：

 I0320 14:42:16.722874  5591 net.cpp:157] Top shape: 1 3 20 80 (4800)
 I0320 14:42:16.722882  5591 net.cpp:165] Memory required for data:   2892800
 I0320 14:42:16.722892  5591 layer_factory.hpp:77] Creating layer loss
 I0320 14:42:16.722900  5591 net.cpp:106] Creating Layer loss
 I0320 14:42:16.722906  5591 net.cpp:454] loss <- conv3
 I0320 14:42:16.722913  5591 net.cpp:411] loss -> loss
 F0320 14:42:16.722928  5591 layer.hpp:374] Check failed: ExactNumBottomBlobs() == bottom.size() (2 vs. 1) SoftmaxWithLoss Layer takes 2 bottom blob(s) as input.

我仔细检查过，每个lmdb数据集文件名都已正确设置。我不知道会出现什么问题。有什么想法吗？

亲爱的@Shai

感谢您的回答。我提到了以下内容：

 layer {
    name: "prob"
    type: "Softmax"
    bottom: "conv3"
    top: "prob"
    softmax_param { axis: 1 }
 }

 layer {
    bottom: "prob"
    bottom: "label"
    top: "infoGainLoss"
    name: "infoGainLoss"
    type: "InfogainLoss"
    infogain_loss_param {
        source: "infogainH.binaryproto"
    }
 }

但我仍然有错误：

Top shape: 1 3 20 80 (4800)
I0320 16:30:25.110862  6689 net.cpp:165] Memory required for data: 2912000
I0320 16:30:25.110867  6689 layer_factory.hpp:77] Creating layer infoGainLoss
I0320 16:30:25.110877  6689 net.cpp:106] Creating Layer infoGainLoss
I0320 16:30:25.110884  6689 net.cpp:454] infoGainLoss <- prob
I0320 16:30:25.110889  6689 net.cpp:454] infoGainLoss <- label
I0320 16:30:25.110896  6689 net.cpp:411] infoGainLoss -> infoGainLoss
F0320 16:30:25.110965  6689 infogain_loss_layer.cpp:35] Check failed: bottom[1]->height() == 1 (20 vs. 1)

Answer 1

出了什么问题？

您的错误来自"loss"图层，而不是"InfogainLoss"图层：您混淆了输出类概率的"Softmax"图层，而"SoftmaxWithLoss"图层输出（标量）损失值。

你应该怎么做？

将"loss"图层替换为"prob"图层"Softmax"图层：

layer {
  name: "prob"
  type: "Softmax" # NOT SoftmaxWithLoss
  bottom: "conv3"
  top: "prob"
  softmax_param { axis: 1 } # compute prob along 2nd axis
}

您需要计算第二维的损失，目前似乎"InfogainLoss"图层不支持此功能。您可能需要调整"InfogainLoss"图层以使"SoftmaxWithLoss"之类的功能允许沿任意轴计算损失。
更新：我在BVLC/caffe上创建了一个pull request，即＃34;升级＆＃34; infogain损失层。此升级版本支持＆＃34;沿轴损失＆＃34;就像你追求的那样。而且，它使＆＃34; Softmax＆＃34;层内部冗余，因为它在内部计算概率（见this thread）升级后的层可以像这样使用：
```
layer {
  bottom: "conv3" # prob is computed internally
  bottom: "label"
  top: "infoGainLoss"
  name: "infoGainLoss"
  type: "InfogainLoss"
  infogain_loss_param {
    source: "infogainH.binaryproto"
    axis: 1  # compute loss and probability along axis
  }
}
```

InfogainLoss层blob失败

1 个答案:

出了什么问题？

你应该怎么做？