Caffe SoftmaxWithLoss Error

Caffe SoftmaxWithLoss Error

本文关键字：Error SoftmaxWithLoss Caffe      更新时间：2023-10-16

我尝试解决我的神经网络时会收到此错误消息：

    Check failed: label_value < prob_.shape(softmax_axis_) (1 vs. 1)

我的标签都是0或1。当我尝试此示例时，它与0和1标签一起使用。所以我的假设是错误是第二部分：

    prob_.shape(softmax_axis_)

我在源代码中查找了它，我不明白我的源代码或原始版本如何影响此值。

有人可以解释发生了什么，以及我如何让我的软马克斯层接受一个值为1的标签？

使用"SoftmaxWithLoss"层预测二进制标签时，您的"类概述"向量应按长度2（而不是1）。
您会遇到一个错误，说"类概述"向量（又称" prob_"）为维度1，而它应该至少为2（即 strictly 大于最大标签）。

在产生类概率的图层中检查num_output参数。

另外，对于二进制分类，请考虑使用"SigmoidCrossEntropyLoss"

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