使用原型文件在caffe中進行標籤平滑而不會重新生成數據

Question

我在LMDB（40Gb）中有一個巨大的數據集，我用它來訓練caffe二進制分類器。

Caffe中的數據層包含整數標籤。

是否有可能將其轉化爲花車與加入一些隨機抖動任何現成層，這樣我就可以申請標籤平滑技術，如7.5.1 here

說明我已經看到了HDF5的例子，但它們需要重新生成數據集，我想避免它。

Answer 1

您可以使用DummyData圖層來生成您希望添加到標籤的隨機噪聲。一旦有噪音，請使用Eltwise層進行總結：

layer { 
    name: "noise" 
    type: "DummyData" 
    top: "noise" 
    dummy_data_param { 
    shape { dim: 10 dim: 1 dim: 1 dim: 1 } # assuming batch size = 10 
    data_filler { type: "uniform" min: -0.1 max: 0.1 } # noise ~U(-0.1, 0.1) 
    } 
} 
layer { 
    name: "label_noise" 
    type: "Eltwise" 
    bottom: "label" # the input integer labels 
    bottom: "noise" 
    top: "label_noise" 
    eltwise_param { operation: SUM } 
}