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我的理解是这样的 卷积核其实的shape其实是[5, 5, 20], 每个卷积核与前一层卷积结果是一个 14*14的feature map(假设size不变),总共有50个这样的卷积核,所以最后是结果是 14*14*50.

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bouding boxes的数量和图片数量不一致,检查下数据,图片或者标签是否有缺失。

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1.  训练集每种类别的样本数量差别大吗? 2.  训练集有打乱顺序不? 3.  训练集中完全分错的那一类表现怎样?

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caffe/examples 就个mult-label分类的,可以参考下面的例子http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/pascal-multilabel-with-...

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