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我觉得你应该是没有看代码或者没有人真的看代码吧.   这种multi-task的网络都是不同的taskfen分别算loss然后BPde , 没有所谓的"切换"这一说.    建议你去看代码或者文章, 至少把网络jie结构弄清楚.

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[url]https://github.com/SHUCV/caffe_tools/blob/master/net/weights2mat.py[/url] 这里有个caffemodel转到.mat的demo  可以参考

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训练数据的分布要尽量和测试数据保持一致, 这样学到的模型才有良好的泛化能力.   简单的讲, 如果你的测试中有检测不同姿势, 光照, 表情的人脸的需要, 那么训练数据就必须要含有多种variance的数据; 否则就没有必要.   当然, 为了让模型更好的泛化到...

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这不就是宏定义么?   带到call的地方替换就明白是什么意思了

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这个再caffe官方工具有的. 具体路径是: caffe_root/tools/extra  有python和shell版本的

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