如何使用dlib进行神经网络回归？

Question

看起来dlib需要一个损失层，它决定了如何处理距输入层最远的层。我找不到任何损失层的文档，但似乎没有办法只有一些求和层。

总结的最后一层的所有值将是正是我需要的回归，虽然（参见：https://deeplearning4j.org/linear-regression）

我一起编写自定义损耗层的思路思考，但无法找到有关这方面的信息。

那么，我是否在这里监督了一些相应的图层，或者是否有可能拥有我所需要的？

Answer 1

dlib的machine learning page菜单中列出了dlib中的丢失图层。寻找“损失层”这个词。有很多文件。

当前发布的dlib版本不包含回归损失。但是，如果您从github获得当前代码，则可以使用新的loss_mean_squared图层进行回归。参见：https://github.com/davisking/dlib/blob/master/dlib/dnn/loss_abstract.h