Caffe训练时如何得到训练误差？
How to get the training error while training with Caffe?
我正在使用来自 MNIST 示例的 Caffe 训练一个简单的神经网络。训练时我需要两件事：
- 训练集每 600 次迭代的分类误差
- 最后在测试集上的分类错误，经过 30000 次迭代
这可能吗？
我通过用训练集替换测试集并使用 test_iter 找到了 1) 的方法，但它看起来真的很 hack，然后我不能有 2)。例如，有没有一种简单的方法可以告诉 Caffe 在每个 display 迭代中计算训练误差？
- 也许您可以在
.prototxt 文件中添加一个测试阶段并使用
Accuracy layer 输出精度。
- 使用
test_interval: 600设置测试间隔。
我正在使用来自 MNIST 示例的 Caffe 训练一个简单的神经网络。训练时我需要两件事：
- 训练集每 600 次迭代的分类误差
- 最后在测试集上的分类错误，经过 30000 次迭代
这可能吗？
我通过用训练集替换测试集并使用 test_iter 找到了 1) 的方法，但它看起来真的很 hack，然后我不能有 2)。例如，有没有一种简单的方法可以告诉 Caffe 在每个 display 迭代中计算训练误差？
- 也许您可以在
.prototxt文件中添加一个测试阶段并使用Accuracy layer输出精度。 - 使用
test_interval: 600设置测试间隔。