Neural network 如何在多任务设置中将多标签数据作为HDF5输入馈送？

我有一个数据集，每个图像有大约101个标签。我知道，我必须使用HDF5数据层将数据输入网络。但问题是我有一个多任务设置。我的网络为前5层共享参数，然后分支。在101个标签中，我想向一个任务发送100个标签，向第二个任务发送1个标签

现在，我该怎么做？我能做以下几件事吗

layer {
      name: "data"
      type: "HDF5Data"
      top: "data"
      top: "label1"           ############# A scalar label
      top :  "label2"          ######## A vector of size 100
      include {
        phase: TRAIN
      }
      hdf5_data_param {
      source: "path/to/the/text/file/test.txt"
      batch_size: 10
      }
}

在上面的设置中有两个顶部blob。一个用于100维向量（

label2

），另一个用于其余标签（

label1

）。
这种设置可能吗

我还从某个地方读到，可以分割多维向量，指定prototxt文件本身中的分割规范。在这种情况下，我将不得不使用一个标签（101维）的单个顶部斑点，然后以某种方式分割标签 100-d和1-d两个矢量中的101-d矢量（标量）。如何做到这一点？
在这种情况下，该层希望：

layer {
      name: "data"
      type: "HDF5Data"
      top: "data"
      top :  "label"          ######## A vector of size 101
      include {
        phase: TRAIN
      }
      hdf5_data_param {
      source: "path/to/the/text/file/test.txt"
      batch_size: 10
      }
}
## Some layer to split the label blob into two vectors of 100-d and 1-d respectively

你知道这种分裂是如何运作的吗

您建议的原始设置（

“HDF5Data”

层，带三个

顶层

s）在caffe中是可能的，并且完全可以。事实上，caffe支持网络形成的图形中的任何定向a循环数据流。您可以有多个

底部
和多个损失层。没关系

如果您坚持使用101维的单个

标签

输入，则可以使用

“切片”

层将其拆分

layer {
  type: "Slice"
  name: "slice/label"
  bottom: "label" # assuming shape batch_size-101-1-1
  top: "label1"   # first 1D label
  top: "label2"   # second 100D label
  slice_param {
    axis: 1  # along "channels" dimension
    slice_point: 1 # slice after the first element
  }
}

有关

“切片”

图层参数的更多信息，请参见

您建议的原始设置（

“HDF5Data”

层，带三个

顶层

s）在caffe中是可能的，并且完全可以。事实上，caffe支持网络形成的图形中的任何定向a循环数据流。您可以有多个

底部
和多个损失层。没关系

如果您坚持使用101维的单个

标签

输入，则可以使用

“切片”

层将其拆分

layer {
  type: "Slice"
  name: "slice/label"
  bottom: "label" # assuming shape batch_size-101-1-1
  top: "label1"   # first 1D label
  top: "label2"   # second 100D label
  slice_param {
    axis: 1  # along "channels" dimension
    slice_point: 1 # slice after the first element
  }
}

有关

“切片”

图层参数的更多信息，请参见

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是的，这是可能的。看看这个：是的，这是可能的。看一看：@Shai我有一个相关的问题，关于hdf5数据的预处理，你能研究一下吗？Thanks@Shai我有一个关于hdf5数据预处理的问题，你能研究一下吗？谢谢