如何用caffe预测浮动矢量标签?

时间:2016-06-29 09:18:05

标签: python neural-network regression deep-learning caffe

我想知道是否可以使用caffe预测与输入图像相关联的1-by-n特征。 在this post中,有一个解决方案可以让caffe预测二进制向量,例如[1 0 1 0]。

如果我有一个1乘n的浮点矢量作为标签(例如[0.2,0.1,0.3,0.4]?我希望预测这样的矢量,而不是二进制矢量标签。)这个解决方案也适合。

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

你也可以考虑这个MultiTaskData Layer。它可以解析你在问题中提到的float类型标签向量。

答案 1 :(得分:0)

是;我相信如果您只是按照您引用的帖子中的说明操作,但使用浮动标签代替二进制文件,您将获得有用的结果。 Caffe很乐意为您提供支持。 : - )