如何使用 dlib 进行神经网络回归？答案

【问题标题】：How can I use dlib for a neural network regression?如何使用 dlib 进行神经网络回归？
【发布时间】：2017-04-18 09:16:41
【问题描述】：

似乎dlib 需要一个损失层来指示如何处理离我们输入层最远的层。我找不到任何有关损失层的文档，但似乎没有办法只拥有一些求和层。

总结最后一层的所有值正是我回归所需要的（另请参见：https://deeplearning4j.org/linear-regression）

我正在考虑编写自定义损失层，但也找不到有关此的信息。

那么，我是否在这里监督了一些相应的层，或者是否有可能拥有我需要的东西？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

dlib 中的损失层列在 dlib 的machine learning page 的菜单中。寻找“损失层”这个词。有很多文档。

当前发布的 dlib 版本不包含回归损失。但是，如果您从 github 获取当前代码，则可以使用新的 loss_mean_squared 层进行回归。见：https://github.com/davisking/dlib/blob/master/dlib/dnn/loss_abstract.h

【讨论】：