私はカフェの概念について少し迷っています。
たとえば、ラベルなしで大量の画像をフィードすることによる、教師なしの特徴抽出のためですか?
それとも、入力が特定の固定特徴次元の値のセットである場合、それは分類子ですか?
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Caffe は、固定 MxN 次元の画像の特徴を抽出する教師あり学習アルゴリズムです。これらの画像のラベルは、トレーニング フェーズ中に渡されます。2 つのクラスのオブジェクトが同じ画像に存在しないように、トレーニング入力を選択するために特別な注意を払う必要があります。
于 2015-03-23T10:33:49.883 に答える
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Caffe は、表現、速度、およびモジュール性を念頭に置いて作成されたディープ ラーニング フレームワークです。これは、Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) とコミュニティの貢献者によって開発されています。
このリンクを参照することをお勧めします。ここには、いくつかの有用なドキュメント、コードCaffe Algor があります。そして例が見つかりました：
于 2015-03-30T12:52:07.073 に答える