faster-rcnn或pvanet中loss的计算方法

比如:
I1206 12:37:17.873172 18106 solver.cpp:228] Iteration 0, loss = 4.8517
I1206 12:37:17.873206 18106 solver.cpp:244]     Train net output #0: cls_loss = 4.09402 (* 1 = 4.09402 loss)
I1206 12:37:17.873214 18106 solver.cpp:244]     Train net output #1: loss_bbox = 0.0268486 (* 1 = 0.0268486 loss)
I1206 12:37:17.873219 18106 solver.cpp:244]     Train net output #2: rpn_cls_loss = 0.721508 (* 1 = 0.721508 loss)
I1206 12:37:17.873225 18106 solver.cpp:244]     Train net output #3: rpn_loss_bbox = 0.0943862 (* 1 = 0.0943862 loss)
这个里面总的Loss=4.8517是怎么计算出来的呢? cls_loss,loss_bbox ,rpn_cls_loss和rpn_loss_bbox这四项直接加和不等于4.8517啊。麻烦详细说说用到的公式以及其中的细节,非常感谢!
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南七骄傲 - 90后IT男

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在caffe中最后输出的loss是smooth之后的loss,平均了过去N次的loss,在solver中可以设置,把这个值设为1,就会只输出当前迭代的loss了。

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