Neural network 什么是'；顶部'；caffe中的参数

我正在尝试运行caffe实验。我在Train.prototxt中使用以下损失层

layer {
  name: "loss"
  type: "SoftmaxWithLoss"
  bottom: "ip2"
  bottom: "label"
  include {
    phase: TRAIN
  }
}

我看到培训开始时显示以下配置

I0923 21:19:13.101313 26423净额。cpp:410]损失（自动））在这里是什么意思

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提前谢谢

Caffe层，包括损耗层，产生Blob（4-D阵列）作为其计算的输出。如果不通过

top

参数设置Blob名称，则相应的Blob将添加到网络的“输出”中

这意味着，如果调用

Net:：forward（）

方法，它将返回一个BLOB列表，即作为另一层输入的无边界BLOB

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当您调用Caffe培训工具时，它会自动打印以筛选此类斑点。通过这种方式，您可以在训练过程中跟踪损失或准确性的值。

请清楚地告诉我，如果将blob添加到网络的输出中，会发生什么情况。例如，当您按照您的问题训练网络时，blob将打印在屏幕上。您将可视化类似于

迭代0，损耗=0.699334

和

测试净输出#0:损耗=0.831318（*1=0.831318损耗）

我明白了…非常感谢您的帮助。欢迎您！如果答案对你有效，你可以接受！