Wie kann man Float-Vektor-Etiketten mit Caffe vorhersagen?

Question

Ich frage mich, ob es möglich ist, ein 1-zu-n-Feature zu einem Eingabebild mit Caffe vorherzusagen. In this post gibt es eine Lösung, um Caffe einen binären Vektor wie [1 0 1 0] vorherzusagen.

Ist diese Lösung auch geeignet, wenn ich einen 1-mal-n-Floatvektor als Markierung habe (wie [0,2, 0,1, 0,3, 0,4]? Ich möchte einen solchen Vektor vorhersagen, keine binäre Vektormarkierung.

Answer 1

Ja, ich glaube, wenn Sie einfach folgen Sie den Anweisungen in der Post Sie verwiesen, aber verwenden Sie Float-Labels anstelle der binären, dass Sie nützliche Ergebnisse erhalten.Caffe ist glücklich, Sie zu unterstützen. :-)

Answer 2

Sie können auch darüber nachdenken MultiTaskData Layer. Es kann float-typisierte Label-Vektoren analysieren, wie Sie in Ihrer Frage erwähnt haben.