hsmyy / centerloss_caffe_mnist Goto Github PK

Thanks for sharing your codes! Could you also release the makefile and the caffe version? Thanks!

在反向计算中，请问代码中为什么只是将center loss 传回的diff直接copy进bottom的diff中，论文中不应该是加上softmax的梯度一起传回bottom的diff吗？

您的反向传播代码：

Dtype *out = bottom[0]->mutable_cpu_diff();
caffe_copy(num * channels, center_loss_.cpu_data(), out);
这里copy回去了。

center_loss的公式中有一个参数lamda,即lamda/2sum(f(x,c)),请问,参数lamda对应于代码中那个变量呢?
您代码中似乎没有出现这个参数哦.
loss += caffe_cpu_dot(channels, center_loss_.cpu_data() + i * channels,
center_loss_.cpu_data() + ichannels) / Dtype(2.0) / static_cast(num)
另外,这个参数应该设置为多少呢,谢谢

我也实现了一版caffe的centerloss 发现centerloss特别小，迭代几论以后就没了的样子，调lamda也一样，你出现过么

Hi,
这些中心值的初始化是怎么赋值的？（论文上说每次迭代算特征的平均值从而更新Cyi，但好像没说初始化）
3Q!

请问,如果是二分类,除了将参数cluster_num设置为2以外,其他的两个参数需要更改吗?谢谢

请问你在调试过程中有出现，delta_c数量级为10^(-15)左右，几乎为0，c几乎不被更新，只依赖于第一个batch计算的类中心这种情况吗？谢谢！

你好，感谢分享，小弟有一个小疑问。
我目前的理解是feat.log是原来不加centerloss后跑出的ip1特征
而center_feat.log是加了center_loss后跑出的ip1的特征。
然后predict是用生成的model来得到ip1的特征，但是看代码好像只是print了并没有保存成log文件，这里需要自己添加代码完成日志的保存么。谢谢啦

是不是初始化为0，在哪里更新的呢？代码中没发现写log呢？