如何使用CAFFE對這些數據進行線性迴歸？我非常需要一個解決方案。

在此先感謝。

2016-12-05 Mohaiminul Islam

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您可以使用歐幾里德層作爲損失函數。 Euclidean Loss Layer。因此，只要確保您的最後一層只有一個神經元輸出（num_output：1，在您的原始文件中）。

您可以在這裏查看一些示例：Examples Caffe，特別是Autoencoder使用完全連接的網絡和歐幾里德損失。

來源

2016-12-05 01:56:16

按照這個建議我訓練了我的網絡。但網絡總是產生相同的輸出。看來網絡不是在學習。你能告訴我怎樣才能擺脫這個問題？ –

如果沒有進一步的細節，很難知道，你應該檢查在訓練過程中損失是否減少等因素。但是，如果網絡始終產生相同的輸出，那麼在讀取最後一層數據的方式上可能有問題？你可以隨時檢查輸出層並找出可能發生的事情... –

迴歸使用Caffe

如何使用CAFFE對這些數據進行線性迴歸？我非常需要一個解決方案。

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