使用caffe/pycaffe可以將深度學習網絡的輸出轉發到另一個網絡嗎？

我正在使用caffe或更可能的pycaffe來訓練和創建我的網絡。我在最後有一個包含5個標籤的數據集。我的想法是爲每個標籤創建一個網絡，只需簡單地說一個班級的分數即可。在訓練完5個網絡後，我想比較網絡的輸出和哪個網絡的得分最高。使用caffe/pycaffe可以將深度學習網絡的輸出轉發到另一個網絡嗎？

可悲的是我只知道如何創建一個網絡，但不知道如何讓他們互動，而且如何做這樣的事情在最後一個最大的功能。我添加一張圖片來描述我想要做的事情。

而且，我不知道這是否會比只是一個普通的深神經網絡一個更好的結果。

來源

2016-12-20 Kev1n91

首先，你不能擁有一個班的網絡，你必須有積極和消極的類開始。在完成這個之後，您可以對結果應用總體平均值的整體模型。 – Feras

網絡不能告訴我像「我70％確定這是一個蘋果」？ – Kev1n91

不，它不能。它所知道的只是它看到了蘋果。沒有調整，因爲沒有外部邊界。你用一個類的SVM把這個混淆了嗎？這是一個不同的模型類。 – Prune

我沒有看到你期望有作爲輸入這個「最大」的功能是什麼。即使您使用的某種是/不是邊界的訓練，你的方法似乎是SOFTMAX層在所有流行的框架提供的劣質版本。

是的，你可以建立一個多渠道模式，培養具有不同的數據集中的每個通道，然後接受最有信心的預測 - 但結果需要更長時間，比一個合作培訓合格不太準確。你的五個頻道在之後談判他們的邊界，他們已經做出了其他參數假設。

飼料的單一模式都可以從一開始就信息;你會得到更快的收斂和更準確的分類。

來源

2016-12-20 20:40:14 Prune

我得到的問題是，每個班級的數據量都不一樣（例如，771個樣本爲5班，28800個樣本爲1班），所以我認爲我可以通過這樣做來解決這個問題 – Kev1n91

不要對不平衡的訓練例子感到恐慌。先試試看看你是否得到好的訓練。關於CNN的好處之一是它能很好地處理這樣的數據集。 – Prune

我認爲如此，但不幸的是它沒有。只有在每個班級使用相同數量的數據時，我的分數纔會更高。但是由於缺乏數據，我現在沒有得到更高的價格，因爲網絡正在通過心臟學習 – Kev1n91

使用caffe/pycaffe可以將深度學習網絡的輸出轉發到另一個網絡嗎？

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