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¿Qué significa la producción neta de Caffe Train/Test?

Question

Al entrenar en Caffe, hay salidas netas de Train y Test para cada iteración. Sé que esta es la pérdida. Sin embargo, ¿es esta la pérdida promedio sobre mi lote o la pérdida total? ¿Y esto es lo mismo para la Clasificación y la Regresión?

Por ejemplo, si tuviera un lote de 100 ejemplos de entrenamiento y mi pérdida sobre esa iteración es 100, ¿eso significa que la pérdida promedio por ejemplo es 1?

Answer 1

La pérdida del tren es la pérdida promedio durante el último lote de entrenamiento. Eso significa que si tienes 100 ejemplos de entrenamiento en tu mini lote y tu pérdida sobre esa iteración es 100, entonces tienes la pérdida promedio por ejemplo igual a 100.

La pérdida de prueba también es una pérdida promedio, pero en todos los lotes de prueba. Usted especifica el tamaño del lote de prueba y el número de iteraciones de prueba. Caffe tomará #iter de esos mini lotes, evaluará la pérdida para ellos y le proporcionará un valor promedio. Si #test_iter x batch_size == testset_size , tendrá un valor promediado en todo el conjunto de prueba.