关于NVIDIA DIGITS的线性回归示例的基本问题

Question

我在一整年的所有日子里都有很多价值观。我想验证他们每个月是否有一种相似性（验证这些天的值是否与正确的月份相对应和/或预测未来同一个月的未来年份）。从https://github.com/NVIDIA/DIGITS/tree/master/examples/regression和替代方法：手动创建LMDB文件，我该怎么办？我将所有这些值超过一整年的所有这些值都放入val_db和train_db中了吗？在此之后，为这几个月的所有日期生成每个月的一个测试图像？或者我每个月分别制作一个val_db和train_db？谢谢。

Answer 1

老实说，DIGITS对你来说可能有点矫枉过正。你不需要太多的计算能力来训练一点逻辑回归问题，结果应该很容易解释。

但是，如果你想继续DIGITS，你必须

1. 将数据格式化为CxHxW数据blob（可能只有1x1xN，其中N是您拥有的功能数量）
2. 将您的标签格式化为CxHxW数据blob（可能只是1x1x1）
3. 创建一个适用于简单逻辑回归的Caffe模型（可能只是一个内积层？）

要获得有关此方面的帮助，请在我们的user group上发帖，而不是在此处发布（the README之后）。