Wie kann ich dlib für eine neuronale Netzwerkregression verwenden?

Question

Es scheint, dass dlib eine Verlustschicht benötigt, die vorgibt, wie die Schichten behandelt werden, die am weitesten von unserer Eingangsschicht entfernt sind. Ich kann keine Dokumentation zu den Verlustschichten finden, aber es scheint, dass es keine Möglichkeit gibt, nur eine Summierungsschicht zu haben.

alle Werte der letzten Schicht Zusammengefasst würde genau das, was ich für die Regression müssen, obwohl (siehe auch: https://deeplearning4j.org/linear-regression)

Ich wurde nach dem Vorbild der das Schreiben eines benutzerdefinierten Verlust Schicht denken konnte aber nicht finden Informationen dazu entweder.

Also, habe ich hier eine entsprechende Schicht übersehen oder gibt es eine Möglichkeit zu haben, was ich brauche?

Answer 1

Die Verlustschichten in dlib sind im Menü unter dlibs machine learning page aufgeführt. Suchen Sie nach den Wörtern "Verlustschichten". Es gibt viele Dokumente.

Die aktuelle Version von dlib enthält keinen Regressionsverlust. Wenn Sie jedoch den aktuellen Code von github erhalten, können Sie die neue loss_mean_squared-Ebene für die Regression verwenden. Siehe: https://github.com/davisking/dlib/blob/master/dlib/dnn/loss_abstract.h