Caffeのネットワークで複数の損失を被る可能性はありますか？

Question

ネットワーク内に複数の損失層を定義すると、それらの端からネットワークの始めまでに複数の逆伝播が発生しますか？つまり、彼らはそのように働くのだろうか？

私はこのようなものがあるとします。

Layer1{ 
} 
Layer2{ 
} 
... 
Layer_n{ 
} 
Layer_cls1{ 
bottom:layer_n 
top:cls1 
} 
Layer_cls_loss1{ 
type:some_loss 
bottom:cls1 
top:loss1 
} 
Layer_n1{ 
bottom:layer_n 
.. 
} 
Layer_n2{ 
} 
... 
layer_n3{ 
} 
Layer_cls2{ 
bottom:layer_n3 
top:cls2 
} 
Layer_cls_loss2{ 
type:some_loss 
bottom:cls2 
top:loss2 
} 
layer_n4{ 
bottom:layer_n3 
.. 
} 
... 
layer_cls3End{ 
top:cls_end 
bottom:... 
} 
loss{ 
bottom:cls_end 
top:loss: 
type: someloss 
} 

だから、基本的には代わりに、各ネットワークごとに1つの分類/損失を有するので、私たちは同様の間でいくつかを持っていると仮定します。

彼らが働いている場合、私はすべての損失を一緒に加えて、最終的な損失を以前の損失の合計にすることができますか？

Answer 1

Caffeがこれを行います。
さらに、各損失層には、loss_weightパラメータがあります。このパラメータを使用すると、ネット内の他のすべての損失に関するこの特定の損失の影響力を決定できます。
全体的に、caffeによって最小化された損失は、モデル内のすべての損失レイヤーの合計であるの加重値です。