如何在咖啡馆中使用 Sigmoid Cross Entropy Loss 进行二元类分类？

【问题标题】：How to use SigmoidCrossEntropyLoss in caffe for binary class classification?如何在咖啡馆中使用 Sigmoid Cross Entropy Loss 进行二元类分类？
【发布时间】：2016-04-24 06:00:08
【问题描述】：

如何在 caffe 中使用 SigmoidCrossEntropyLoss 解决二元类问题？能给我一个prototxt的例子吗？

【问题讨论】：

标签： deep-learning caffe matcaffe

【解决方案1】：

对于每个训练样本，您需要 label 输入为零或一。除此之外

 layer {
   name: "loss"
   type: "SigmoidCrossEntropyLoss"
   bottom: "predict1d"
   bottom: "label"
   top: "loss"
 }

【讨论】：

我尝试了同样的方法。在此层之前，我有一个输出数量等于 1 的层。我还尝试了“SoftmaxWithLoss”。似乎“SigmoidCrossEntropyLoss”比“SoftmaxWithLoss”慢得多。你知道为什么会这样吗？
@user570593 不幸的是，我对这个损失层没有经验