部署Caffe回归模型
我已经用训练了一个回归网络caffe。我"EuclideanLoss"在训练和测试阶段都使用了图层。我已经绘制了这些图，结果看起来很有希望。
现在，我要部署模型并使用它。我知道如果SoftmaxLoss使用了，最后一层必须Softmax在部署文件中。在什么情况下该Euclidean loss怎么办？
问题答案：
对于部署，您只需要丢弃损失层（在您的情况下为该"EuclideanLoss"层）。网络的输出是"bottom"您输入的损失层。
对于"SoftmaxWithLoss"层（和"SigmoidCrossEntropy"），您需要 替换
损耗层，因为损耗层在其中包括一个额外的层（出于计算原因）。
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GX8010中，CPU和MCU各有一个NPU，CPU中的为主NPU，MCU中的为SNPU，NPU比SNPU的性能更强，功耗也更大。 CPU可以控制NPU或SNPU，MCU只能控制SNPU。 由于CPU和MCU的特点不同，在其上面使用NPU的API也不同。 CPU中使用NPU或SNPU 生成能在CPU上运行的模型文件，需要在编译模型的配置文件中指定： OUTPUT_TYPE: raw 在CPU上内存
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Logistic回归模型 二项Logistic回归模型（binomial logistic regression model）是一种分类模型，由条件概率分布$$P(Y|X)$$表示，形式为参数化的logistic分布。 一、模型定义 模型是如下的条件概率分布： $$ P(Y=1|X)=\dfrac{e{w\cdot x+b}}{1+e{w\cdot x+b}} $$ $$ P(Y=0|X)=1-P
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线性回归模型（linear regression） 1.模型定义 给定数据集，$$T={(x{(1)},y{(1)}),(x{(2)},y{(2)}),...,(x{(m)},y{(m)})}$$，其中$$x{(i)}=(1, x_1, x_2, ..., x_n)T\in X= R{n+1}$$，$$y{(i)}\in Y=R$$，线性回归模型试图学到一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即
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Caffe 是一个深度学习框架，由表达式，速度和模块化组成。Caffe 是 Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) 社区贡献者开发的。在线演示： http://demo.caffe.berkeleyvision.org。国人开发的 Caffe GUI 工具：Huabot Brain。
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回归问题的条件或者说前提是 1） 收集的数据 2） 假设的模型，即一个函数，这个函数里含有未知的参数，通过学习，可以估计出参数。然后利用这个模型去预测/分类新的数据。 1 线性回归的概念 线性回归假设特征和结果都满足线性。即不大于一次方。收集的数据中，每一个分量，就可以看做一个特征数据。每个特征至少对应一个未知的参数。这样就形成了一个线性模型函数，向量表示形式： 这个就是一个组合问题，