Question

我将fasterrcnn的损失函数由softmaxloss改为sigmoidloss后进行训练

我将fasterrcnn的损失函数由softmaxloss改为sigmoidloss后进行训练由于我就识别一种物体，所以是一个二分类问题（背景与识别对象），所以我将损失函数替换成二分类的sigmoidloss，但是训练过程中，出现SIGMOID_CROSS_ENTROPY_LOSS layer inputs must have the same count，这是sigmoid_cross_entropy_loss_layer.cpp中的一个检查，大概意思是检查出bottom[0]->count()与bottom[1]->count()不相等，bottom[0]->count()是预测数量，bottom[1]->count()是标签数量，我在此处加log后，发现bottom[0]->count()是bottom[1]->count()的二倍，所以导致检查出问题，我的问题是如何修改损失函数不能出现这个问题，为什么预测会是标签的二倍？

Answer 1

一般都是你的维数没设置对，发一下你的prototxt。还有你运行的时候应该有日志文件产生的吧，你看下日志文件，里面应该有 SIGMOID_CROSS_ENTROPY_LOSS 层之前的那一层的输出特征图的维数，能找到的话找到这个也发一下吧。

Answer 2

logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。

追问

要你废话，你看看我问的是啥

Answer 3

你修改成功了吗

Answer 4

您好，您的问题解决了吗？

Answer 5

您好，我也遇到相同的问问题，您解决了吗？