关于Caffe中SoftmaxWithLoss与MultinomialLogisticLoss的标签起始值及形状疑问

刚好对Caffe的这几个损失层有过不少实践经验，来帮你理清楚这些疑问：

1. SoftmaxWithLoss的标签起始值 #

明确回答：必须从0开始。这和官方文档的描述完全一致，因为SoftmaxWithLoss的底层逻辑是将Softmax输出的每个通道对应一个类别索引（0到C-1，C是类别数），标签里的数值直接作为索引去匹配对应的通道计算交叉熵损失。如果标签从1开始，当类别数为C时，最大标签值是C，会超出0到C-1的索引范围，大概率会导致训练出错（除非你手动调整了通道数，但这不符合标准用法）。

2. 关于MultinomialLogisticLoss与SoftmaxWithLoss的标签矛盾 #

这其实不是矛盾，而是两个损失层的设计定位不同：

• SoftmaxWithLoss是为图像分类、语义分割这类现代CV任务设计的，遵循CV领域里类别索引从0开始的普遍习惯；
• MultinomialLogisticLoss则更贴近传统统计学中的多项式逻辑回归定义，在统计领域里类别标签通常从1开始计数。
  所以两者的标签要求是各自层的设计规范，使用时只要对应好就行，不要混用标签起始值。

3. 分割任务中标签形状不符合标准却未报错 #

这是Caffe的SoftmaxWithLossLayer特意做的多模式输入支持，它能自动识别两种标签输入形式：

• 标准单样本类别模式：标签形状为N×1×1×1（或简化为N×1），每个值对应整个样本的类别索引；
• 逐像素分割模式：标签形状为N×1×H×W，每个像素位置的数值对应该像素的类别索引。
  在分割任务中，这种设计非常实用，Caffe会把每个像素当作一个独立的分类样本计算损失，最终求所有像素损失的平均值（或总和）。只要每个像素的标签值是合法的类别索引（0到C-1），就可以正常运行，很多经典的分割项目都是这么用的。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者spider