neural-network - caffe中的 'top'参数是什么

Question

我正在尝试运行 caffe Experiment。我在我的 Train.prototxt 中使用以下损失层，

layer {
  name: "loss"
  type: "SoftmaxWithLoss"
  bottom: "ip2"
  bottom: "label"
  include {
    phase: TRAIN
  }
}

我看到训练开始时显示以下配置，

I0923 21:19:13.101313 26423 net.cpp:410] loss <- ip2
I0923 21:19:13.101323 26423 net.cpp:410] loss <- label
I0923 21:19:13.101339 26423 net.cpp:368] loss -> (automatic)

我没有给 top损失层中的参数。
自动(损失->(自动))在这里到底是什么意思？

提前致谢!

Answer 1

Caffe 层，包括损失层，产生 Blob(4-D 数组)作为其计算的输出。如果不通过 top 设置 Blob 名称参数，相应的 Blob 将被添加到网络的“输出”中。

这意味着，如果您调用 Net::forward()方法，它将返回一个 Blob 列表，即那些无界可作为另一层输入的 Blob。

当您调用 Caffe 训练工具时，它会自动打印以筛选此类 Blob。通过这种方式，您可以在训练期间跟踪损失或准确性的值。