matconvnet分类训练最后一层(softmax)？

Question

我想重新训练vgg-imagenet-f网络来进行分类(而不是直接进行图像比较，这是我使用自己的网络所做的)。然而，下载的网络是一个部署网络，并且没有包含损失层。因为我以前没有做过分类训练，所以我对如何设计最后一层感到有点困惑。我预计会是这样的：

layer.name = 'loss' ;
layer.type = 'custom' ;
layer.forward = @forward ;
layer.backward = @backward ;
layer.class = [] ;

但是我不知道我的@forward和@backward函数应该是什么。它们应该是softmax吗？值得注意的是，我有一个imdb，它有大约10k的图像，对应的标签，以及唯一编号在1- 10k之间的ID元素。感谢您的帮助，或者链接到在matconvnet/matlab中构建这一层的方法示例！

Answer 1

你可以实现你自己的网络，相应地调整过滤器，因为你想‘重新训练’vgg，而不是用随机数初始化权重，你可以使用从下载的网络中训练好的过滤器来调整你的分类网络。最后一层可以是softmaxloss http://www.vlfeat.org/matconvnet/mfiles/vl_nnsoftmaxloss/