是否有可能将深度学习网络的输出转发到另一个使用caffe / pycaffe的网络？

Question

我正在使用caffe，或者更可能是pycaffe来训练和创建我的网络。我有一个最后有5个标签的数据集。我有想法为每个标签创建一个网络，只需简单地说出一个类的分数。在接下来培训了5个网络后，我想比较网络的输出和哪个网络得分最高。

可悲的是，我只知道如何创建一个网络，但不知道如何让它们进行交互，而且最后如何执行类似max函数的操作。我添加了一张图片来描述我想要做的事情。

此外，我不知道这是否会比正常的深层神经网络有更好的结果。

Answer 1

我不知道你期望得到什么作为这个＆＃34; max＆＃34;功能。即使你使用某种 is / is not 边界训练，你的方法似乎也是所有流行框架中可用的 softmax 层的低级版本。

是的，您可以构建一个多渠道模型，使用不同的数据集训练每个渠道，然后接受最自信的预测 - 但结果将比合作培训通过更长，更准确。在他们做出其他参数化假设之后，你的五个渠道最终会谈判他们的界限

。

从一开始就为单个模型提供所有可用信息;您将获得更快的收敛和更准确的分类。