Caffe:概率输出大于 1 的分类器

Question

我正在尝试使用 python 在 cifar-10 数据上运行 Caffe。这是我的原型的结尾.txt(注意：我的部署文件没有损失层！

...
layer {
name: "ampl"
type: "InnerProduct"
bottom: "maxPool1"
top: "ampl"
param {
lr_mult: 1
decay_mult: 1
}
inner_product_param {
num_output: 10
bias_term: false
weight_filler {
type: "gaussian"
std: 0.01
}
bias_filler {
type: "constant"
value: 0.2
}
}
}
layer {
name: "loss"
type: "Softmax"
bottom: "ampl"
bottom: "label"
top: "loss"
}

但是当我查看我的输出概率时，它们不是 [0 1]。 这也是我在测试阶段读取输出标签的方式：

net = caffe.Net(modelFile, weightsFile, caffe.TEST)
# estimate amplitude
shape = (data.shape[0], net.blobs['ampl'].data.shape[1])
dtype = net.blobs['ampl'].data.dtype
aE = np.ndarray(shape,dtype)
for i in range(data.shape[0]):
net.blobs['data'].data[...] = data[i].reshape(net.blobs['data'].data.shape)
net.forward()
aE[i,:] = net.blobs['ampl'].data

这是前 5 个示例的输出：

-0.8576         0         0         0   -1.2853
-1.1855         0         0         0   -0.3572
-2.2088         0         0         0   -2.6844
-1.2650         0         0         0   -3.8973
-1.2844         0         0         0   -3.8011
-1.5247         0         0         0   -3.9778
-1.6097         0         0         0   -3.7351
-1.0909         0         0         0   -3.6270
-1.3660         0         0         0   -0.4569
-1.0892         0         0         0   -0.2500

Answer 1

似乎您正在输出"ampl"层，这是一个完全连接的层，只有softmax会产生实际概率，因此您应该输出包含softmax操作的层(没有损失，只是softmax(。

您也可以输出最后一层并手动应用 softmax。