caffe学习小问题（1）：caffe中的Accuracy

今天才偶然发现，caffe在计算Accuravy时，利用的是最后一个全链接层的输出（不带有acitvation function），比如：alexnet的train_val.prototxt、caffenet的train_val.prototxt

下图是这两个网络训练配置文件（prototxt文件）计算Accuray的配置文件截图的截图（对于该部分，alexnet和caffenet是一致的）

• 最后一个全连接层

layer {  name: "fc8"  type: "InnerProduct"  bottom: "fc7"  top: "fc8"  param {    lr_mult: 1    decay_mult: 1  }  param {    lr_mult: 2    decay_mult: 0  }  inner_product_param {    num_output: 1000    weight_filler {      type: "gaussian"      std: 0.01    }    bias_filler {      type: "constant"      value: 0    }  }}

• 计算Accuracy

layer {  name: "accuracy"  type: "Accuracy"  bottom: "fc8"  bottom: "label"  top: "accuracy"  include {    phase: TEST  }}

可以看到，caffe中计算Accuracy时，是通过比较最后一个全连接层（神经元个数=类别数、但没有加入activation function）的输出和数据集的labels来得到的，计算过程在AccuracyLayer中实现

之前一直非常困惑，计算accuracy应该使用计算得到的labels与数据集真正的labels去做计算，为什么caffe的accuracy要将fc8接入Accuray层呢？通过简单查看AccuracyLayer的说明才发现，原来，在AccuracyLayer内部，实现了“利用fc8的输出得到数据集的预测labels”（数值最大的那个值得idnex就是样本的类别），那么，再与输入的数据集真实lebels作对比，就实现了accuray的计算！

实际上，如果仅仅是做预测，利用fc8的输出就够了（输出值最大的那个位置即为输入的label），该输出表示了输入的样本属于每一类的可能性大小，但并不是概率值；
如果为了使输出具有统计意义，需要加入softmax function，它只是使前面的全连接层的输出（fc8）具有了概率意义，并不改变这些输出之前的大小关系，因为softmax function本身就是增函数；
为了利用误差反向传播，还需要构造loss function，需要利用softmax function的输出，即需要利用输入样本属于每一类的概率值；

注意：

• 最后一个全连接层(fc8)的输出值位于区间[−∞,∞]，它并不是概率值

• fc8后面接的SoftmaxWithLoss层做的工作分2步

  • 第一步：对fc8的输出计算softmax function（结果为概率值）
  • 第二步：利用求得的概率值计算Loss值