Question

我想使用mnist数据集在caffe和nvidia-digits中训练一个简单的自动编码器。

我有： caffe：0.16.4 数字：5.1 python 2.7

我使用这里提供的结构： https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/mnist/mnist_autoencoder.prototxt

然后我面临两个问题：

当我使用提供的结构时，我收到此错误：

 Traceback (most recent call last):
   File "digits/scheduler.py", line 512, in run_task
     task.run(resources)
   File "digits/task.py", line 189, in run
     self.before_run()
   File "digits/model/tasks/caffe_train.py", line 220, in before_run
     self.save_files_generic()
   File "digits/model/tasks/caffe_train.py", line 665, in save_files_generic
     'cannot specify two val image data layers'
 AssertionError: cannot specify two val image data layers

当我删除''test-on-test''的图层时，我得到一个如下错误的结果： https://screenshots.firefox.com/8hwLmSmEP2CeiyQP/localhost

问题是什么？

Answer 1

出现第一个问题是因为.prototxt有两个名为data和TEST阶段的图层。第一层使用data，即 flatdata，不知道要使用哪个数据（ test-to-train < / em>或 test-to-test ）。这就是为什么当您使用TEST阶段删除其中一个数据层时，错误不会发生。修改：我已经检查了解算器文件，并且它有一个test_stage参数，可以在测试文件之间切换，但它在您的情况下显然不起作用。

第二个问题有点难以解决。我对自动编码器的了解有限。在您的迭代过程中，您的欧几里德损失似乎变化很小;我会检查solver.prototxt中的基本学习率并减少它。检查损失如何波动。

除此之外，对于实现低误差的纪元/迭代，您是否检查过输出数据/图像？他们有意义吗？

使用caffe在mnist数据集上训练自动编码器时出了什么问题？

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