Caffe 损失层中loss_weight 如何存储?

本文详细介绍了在Caffe框架中如何为损失层设置loss weight,并解释了loss weight的具体存储方式。通过源码解析,展示了在训练过程中如何初始化和设置loss weight。

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一个网络中如果存在多个损失层的话,需要给每个损失层加上loss_weight参数,不加的话默认为1.0
但是loss_weight如何存储的呢?

这里我是从ContrastiveLossLayer::Backward_cpu中发现的:

const Dtype sign = (i == 0) ? 1 : -1;
const Dtype alpha = sign * top[0]->cpu_diff()[0] /
      static_cast<Dtype>(bottom[i]->num());

其中top[0]->cpu_diff()[0]保存的即为该层的loss_weight

训练时函数调用如下:

这里写图片描述

在所有层的父类layer.hpp中会执行下列操作:

void SetUp(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
      const vector<Blob<Dtype>*>& top) {
    InitMutex();
    CheckBlobCounts(bottom, top);
    LayerSetUp(bottom, top);
    Reshape(bottom, top);
    SetLossWeights(top);
  }

先执行完LayerSetUp和Reshape的初始化操作,调用了SetLossWeights,其中caffe_set(count, loss_weight, loss_multiplier);将loss_weight赋值给top[0]->cpu_diff()。

/**
  * Called by SetUp to initialize the weights associated with any top blobs in
  * the loss function. Store non-zero loss weights in the diff blob.
  */
 inline void SetLossWeights(const vector<Blob<Dtype>*>& top) {
   const int num_loss_weights = layer_param_.loss_weight_size();
   if (num_loss_weights) {
     CHECK_EQ(top.size(), num_loss_weights) << "loss_weight must be "
         "unspecified or specified once per top blob.";
     for (int top_id = 0; top_id < top.size(); ++top_id) {
       const Dtype loss_weight = layer_param_.loss_weight(top_id);
       if (loss_weight == Dtype(0)) { continue; }
       this->set_loss(top_id, loss_weight);
       const int count = top[top_id]->count();
       Dtype* loss_multiplier = top[top_id]->mutable_cpu_diff();
       caffe_set(count, loss_weight, loss_multiplier);
     }
   }
 }

从const Dtype loss_weight = layer_param_.loss_weight(top_id);可以看到loss_wight可以直接从layer_param_中获取

### Caffe中deploy.prototxt与train_val.prototxt的区别及用途 在Caffe框架中,`deploy.prototxt`和`train_val.prototxt`是两种不同的网络配置文件,它们分别用于不同的场景。以下是两者的详细区别及用途: #### 1. **train_val.prototxt** - `train_val.prototxt`主要用于定义模型的训练和验证阶段的网络结构。 - 它包含了完整的网络层定义,包括输入数据层(如`Data`层)、损失函数层(如`SoftmaxWithLoss`层)以及准确性评估层(如`Accuracy`层)。这些层在训练和验证过程中是必需的[^2]。 - 此外,`train_val.prototxt`还可能包含一些与训练相关的参数,例如学习率调整、正则化等设置。 - 文件中通常会有多个`phase`属性,用于区分训练阶段(`TRAIN`)和验证阶段(`TEST`)的网络配置。 示例代码: ```protobuf layer { name: "data" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } transform_param { mirror: true crop_size: 227 mean_file: "data/ilsvrc12/mean.binaryproto" } data_param { source: "examples/imagenet/train_lmdb" batch_size: 256 backend: LMDB } } ``` #### 2. **deploy.prototxt** - `deploy.prototxt`主要用于模型部署阶段,即在测试或实际应用中使用训练好的模型进行预测时的网络结构定义。 - 它通常是从`train_val.prototxt`简化而来的,去掉了与训练相关的内容,例如数据输入层、损失函数层和准确性评估层[^3]。 - 在`deploy.prototxt`中,输入数据层被替换为`Input`层,用户需要手动指定输入数据的形状。 - 此外,`deploy.prototxt`中不包含任何与训练过程相关的参数,例如学习率、动量等。 示例代码: ```protobuf layer { name: "data" type: "Input" top: "data" input_param { shape: { dim: 1 dim: 3 dim: 227 dim: 227 } } } ``` #### 3. **主要区别** | 特性 | train_val.prototxt | deploy.prototxt | |--------------------|-----------------------------------------------------|--------------------------------------------------| | **用途** | 训练和验证阶段 | 测试和部署阶段 | | **输入层类型** | Data层或其他数据输入层 | Input层 | | **是否包含损失层** | 包含(如SoftmaxWithLoss) | 不包含 | | **是否包含评估层** | 包含(如Accuracy) | 不包含 | | **是否包含训练参数** | 包含(如学习率、动量等) | 不包含 | #### 4. **生成关系** - `deploy.prototxt`通常可以通过从`train_val.prototxt`中删除与训练无关的部分生成[^2]。 - 具体操作包括:移除`Data`层,添加`Input`层,删除损失函数层和评估层等。 --- ### 示例对比 #### train_val.prototxt片段 ```protobuf layer { name: "loss" type: "SoftmaxWithLoss" bottom: "fc8" bottom: "label" top: "loss" } layer { name: "accuracy" type: "Accuracy" bottom: "fc8" bottom: "label" top: "accuracy" include { phase: TEST } } ``` #### deploy.prototxt片段 ```protobuf layer { name: "fc8" type: "InnerProduct" bottom: "fc7" top: "fc8" param { lr_mult: 1 decay_mult: 1 } param { lr_mult: 2 decay_mult: 0 } inner_product_param { num_output: 1000 weight_filler { type: "xavier" } bias_filler { type: "constant" value: 0 } } } ``` ---
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