matconvnet分类训练最后一层（softmax）？

Question

我想重新训练vgg-imagenet-f网络进行分类（而不是直接图像比较，这是我用自己的网络做的）。 然而，下载的网络是部署网络，并且没有包括丢失层。由于我之前没有进行过分类培训，我对如何设计最后一层感到有点困惑。我希望它会是这样的：

layer.name = 'loss' ;
layer.type = 'custom' ;
layer.forward = @forward ;
layer.backward = @backward ;
layer.class = [] ;

但我不知道我的@forward和@backward函数应该是什么。它们应该是softmax吗？ 值得注意的是，我有一个带有大约10k图像的imdb，相应的标签和一个ID元素，其中唯一的数字运行1 - 10k。 感谢您提供任何帮助，或者在matconvnet / matlab中构建此图层的方式示例的任何链接！

Answer 1

您可以实施自己的网络相应地调整过滤器，因为您想要“重新训练”vgg而不是使用随机数初始化权重，您可以使用来自下载网络的经过培训的文件管理器来调整您的分类网络。最后一层可能是softmaxloss http://www.vlfeat.org/matconvnet/mfiles/vl_nnsoftmaxloss/