Neural network caffe中同一层的输出精度和损耗

我已经编写了一个自定义层，希望同时输出

精度

和

损耗

。使用

caffe

是否可以通过以下方式实现这一点

类似于：

layer {
name: ""
bottom: ""
top: loss1
top: loss2
top: accuracy
}

你可以为你的图层设置任意多的“顶部”

首先，您需要定义层计算的“top”的数量。这是通过覆盖来完成的。
您的

层设置

和

重塑

方法还应考虑新的“顶部”数量，并设置和重塑这些“顶部”

请注意，由于您的图层是损失图层，因此您必须为每个“顶部”设置值：

并且您的层类应该是由

LossLayer

类派生的，而不是更抽象的

层

类

有关如何在caffe中实现新层的更多信息，请参阅。
另请注意，

“SoftmaxWithLoss”

层有一个可选的第二个“top”，您可能希望查看该层的代码以了解如何实现此功能。

您可以为层设置任意数量的“top”

首先，您需要定义层计算的“top”的数量。这是通过覆盖来完成的。
您的

层设置

和

重塑

方法还应考虑新的“顶部”数量，并设置和重塑这些“顶部”

请注意，由于您的图层是损失图层，因此您必须为每个“顶部”设置值：

并且您的层类应该是由

LossLayer

类派生的，而不是更抽象的

层

类

有关如何在caffe中实现新层的更多信息，请参阅。
还请注意，

“SoftmaxWithLoss”

层有一个可选的第二个“top”，您可能希望查看该层的代码，以了解如何实现这一点

layer {
  name: "my_new_layer"
  type: "MyNewLayer"
  bottom: "x"
  top: "loss1"
  top: "loss2"
  top: "accuracy"
  loss_weight: 1
  loss_weight: 1.3 # you might want loss2 to have a bit more impact
  loss_weight: 0   # accuracy should not affect gradients...
}