Caffe学习笔记系列4—基于改进的Saimese网络的模型训练和特征提取

Caffe学习笔记系列4—基于改进的Saimese网络的模型训练和特征提取

        本小节主要讲解改进的Siamese网络的模型训练，其实也算不上改进，主要讲的还是如何准备改进的Siamese网络的数据准备，对于特征提取部分则不再介绍，跟前面的方法雷同。所谓的改进是在传统的Siamese网络的对比损失函数中添加softmax损失，及损失函数是对比损失和softmax损失的权重和。对于改进的Siamese网络模型文件，本小节主要讲将Caffe里面的Siamese网络进行改进，添加softmax损失函数，本部分也是针对该模型操作。首先感性认识一下添加了softmax损失函数的改进的Siamese网络结构，如下：

图1 改进的Siamese结构

        此外，本人也设计了一个改进的Siamese网络文件，在“Caffe学习笔记系列”文件夹—>“CaffeTest4”文件夹—>“MySiameseNet”文件夹中，主要借鉴了ALexNet网络的参数设置，并进行了一些调整，该文件夹加密了的，如果需要的话请私。

        但是该节还是针对图1进行讲解。这部分也是比较难的，一方面需要更改Caffe源码，一方面要准备输入数据格式。下面着重讲解这两部分。

一、修改源码

      为了实现softmax和contrastive的结合，需要尝试修改caffe源码，包括accu