Caffeはカスタムコスト関数を使用して入力に対する勾配を計算します

Question

私は損失層のない事前計算済みのカフェモデルを持っています。私は以下のステップを踏みたい：

1. ネットのいくつかの層のコスト/グラジオを計算する。
2. 入力レイヤーに対する勾配を計算するために逆伝播します。
3. 入力を最適化するために1と2を繰り返して勾配降下を実行します。

これを行うために、予備のモデルに損失層を追加する方法を理解できません。他のNNフレームワークでは、backward（）関数を呼び出してコスト関数を渡すことができます。 caffeでこれを行う方法はありますか？

Answer 1

コスト機能のためにcaffeでカスタムレイヤーを作成することができます。 .prototxtファイルでこのコスト関数を呼び出します。新しいコスト関数を使用して、事前に訓練されたモデルを微調整することができます。

Finetuningはcoomandlineコードの以下の形式を使用して行われる：カフェのfinetuningに

./build/tools/caffe train --solver theAboveMentioned.prototxt --weights thePreTrainedWeightsFile 

詳細はhereを見出すことができます。