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我知道“train_val”用于训练模型。但对于“部署”文件，有人说它是为了测试镜像。
所以，我的问题是“部署”是否只有 forward() 网络，因此测试图像数据只通过前向网络一次以获得分数？
最佳答案
正如您已经指出的，有一些 fundamental differences between 'train_val.prototxt' and 'deploy.prototxt' .
一个关键区别是 'deploy.prototxt' 通常缺少任何损失层。
当没有为网络定义损失函数时，向后传播就没有意义:您将传播什么梯度？什么函数的梯度？
因此，caffe 中的 net 对象具有为所有阶段实现的 backward() 方法。然而，当您在没有损失函数(仅预测)的情况下测试网络时，此方法毫无意义。
关于machine-learning - CNN中的前向网络，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44642427/
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