Я использую Matlab R2018b и пытаюсь внедрить классификатор SVM в CNN.Мой план состоит в том, чтобы использовать CNN только в качестве экстрактора функций и использовать SVM в качестве классификатора.(Я знаю, что люди уже реализовали это несколько лет назад или в тензорном потоке, или на других платформах). Делая это, я застрял в точке во время обратного распространения.На этом этапе меня озадачило, какую функцию потерь мне нужно реализовать, чтобы улучшить градиенты и параметры.
Во время этого возникло несколько моментов:
- У меня появилось чувство реализовать потерю шарнира здесь.Но какую форму потери шарнира я буду применять?(Должен ли я перейти ко второй форме реализации потери шарнира)?)
- Как и в Matlab R2018b, они обновили параметры после расчета градиентов и прямых потерь (в файле тренера).Если я хотел бы реализовать вторую форму потери шарнира, должен ли я изменить обычный код обновления параметров Matlab R2018b?На самом деле, мой план состоит в том, чтобы не обманывать встроенный код обновления параметров в файле тренера
Любая форма совета, делающая это вливание CNN-svm, будет оценена, поскольку я не нахожу такой материал выполненнымв Matlab, чтобы получить помощь.
спасибо,