利用extract_features.bin做特征提取时输入层数据是训练数据还是测试数据?

在利用extract_features.bin做数据特征提取时,需要给一个数据输入层。该文件执行时需要给出以下参数:网络*.caffemodel、网络描述文件*.prototxt、需要提取的blob名、保存特征名、数据批量数目、数据格式、[cpu/gpu]和设备编号。我认为数据输入层是在网络描述文件*.prototxt中定义的,但是这里定义的输入有两个,一个是train阶段的训练数据,还有一个是test阶段的测试数据。特征提取时用的是训练数据还是测试数据呢?
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卜居2016 - 《深度学习:21天实战Caffe》作者,就职于阿里云计算有限公司。

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test 数据。
查看代码:
  boost::shared_ptr<Net<Dtype> > feature_extraction_net(
      new Net<Dtype>(feature_extraction_proto, caffe::TEST));
这里构建网络时,设定为 TEST 阶段,所以网络 prototxt 在解析时只保留 test 相关的内容。

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