我正在尝试准备用于神经网络的数据。我宁愿迷失在所有文档中。许多Caffe示例提供了预先准备好的数据，但我希望自己做好准备。我的目标是让我的神经网络使用输入图像（让我们称之为 x ）并输出不同的图像（让我们称之为 y ）。我决定使用HDF5文件来存储我的数据使用python（我知道该怎么做）。但是，我想＆＃34;显示＆＃34;神经网络 x 和 y 并输出 y-hat ，就像在类似于所需输出的图像中一样， y < / em>的
但是，我不确定大多数卷积神经网络是如何将输入和所需输出封装到神经网络中的（即分类网如何用数据输入标签）。我是否应该将 x 和 y 放入相同的HDF5数据集中，然后放入Caffe数据层？如果是这样我将组织数据集，如：（ x1，y1，x2，y2，... ）或类似（ x1，x2，...，xn，y1，y2， ...，yn ）。 或者理想输出 y 和输入 x 是否应该分类到单独的数据集中？如果是这样，我可以将它们加载到Caffe数据层吗？
非常感谢提前。
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我已经在我的头上打了一段时间，将它从几个朋友那里抽出来，到目前为止我提出的最好的方法就是集中这个范例。
这实际上是一项复杂的预测任务，而不是分类任务。你所拥有的是一种多变量的转变。我相信你会想要将数据集组织为（x1，y1），（x2，y2），你的输出预测是一个矢量（线性格式的图像）或矩阵，对应于NN的倒数第二层