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你可以改下label的类型，把int改成float就可以了。改几个文件就可以了。io.hpp, io.cpp, convert_imageset.cpp, caffe.proto
可以看下这篇文章参考下，“Beyond Short Snippets: Deep Networks for Video Classification”
建议读一下caffe.proto文件，里面有对每种layer的详细参数定义，在ConvolutioalParameter里可以找到你想找到的。 [attach]50[/attach]
个人理解：这个std值指的是你的卷积权重初始值是按高斯分布初始化的，而这里的std指的是高斯分布的方差，std越小，证明高斯曲线越平滑，也就是你个各个权重值基本一样。weight_filler参数里的type还有'xavier'等。一般不用调，loss不下降跟...
http://lijiancheng0614.github.io/2015/08/21/2015_08_21_CAFFE_Features/ 这篇博客有可视化各层filter或featureMap的python教程，可以参考。ps：要先 make pycaff...
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2016-05-03 attitude 回答了问题, 想用caffe做回归问题，拟合某个曲线，可label只能是整数
2016-03-08 attitude 回答了问题, caffe 如何进行特征融合？
2016-01-05 attitude 回答了问题, caffe在训练数据时，图像的尺寸不是方形，如何修改输入的尺寸大小
2015-12-26 attitude 回答了问题, caffe的proto里面的std是什么意思？怎么调？
2015-12-24 attitude 回答了问题, 如何可视化训练好的权重？
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