如何在caffe中使用SigmoidCrossEntropyLoss进行二进制分类？ [英] How to use SigmoidCrossEntropyLoss in caffe for binary class classification?
本文介绍了如何在caffe中使用SigmoidCrossEntropyLoss进行二进制分类？的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
如何在Caffe中使用SigmoidCrossEntropyLoss解决二进制类问题？
能否给我一个原型示例？
How to use SigmoidCrossEntropyLoss in caffe for binary class problem? Can you give me a prototxt example?
推荐答案
您需要您的标签
You need your label input to be either zero or one per training sample. other than that
layer {
name: "loss"
type: "SigmoidCrossEntropyLoss"
bottom: "predict1d"
bottom: "label"
top: "loss"
}
这篇关于如何在caffe中使用SigmoidCrossEntropyLoss进行二进制分类？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！
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