loss - 如何通过 matconvnet 在预训练的 CNN 模型中添加自定义层和损失函数？

Question

我是 matconvnet 的新手。最近，我想尝试一种新的损失函数来代替预训练模型中现有的损失函数，例如 vgg-16，它通常使用 softmax 损失层。更重要的是，我想使用一个新的特征提取层，而不是池化层或最大层​​。我知道 matconvnet、simpleNN 和 DagNN 中分别有 2 个 CNN 包装器，因为我使用的是 vgg-16，这是一个具有线性构建块序列的线性模型。那么，在 simpleNN 包装器中，如何详细创建自定义层，尤其是过程和相关概念，例如，我需要删除新特征提取器层后面的层还是只保留它们？而且我知道如何计算损失函数的导数，因此层内的计算细节在这个问题中并不重要，我只想知道代码所代表的过程。有人可以帮助我吗？我会很感激的！

Answer 1

您可以删除较旧的错误或目标层 net.layer('abc')=[]; 您可以在 vl_nnloss() 文件中添加新的错误代码