参考文献

1 The net jointly defines a function and its gradient by composition and auto-differentiation.

2 The net is a set of layers connected in a computation graph – a directed acyclic graph (DAG) to be exact.保证前向后向通路,从硬盘加载数据到返回loss,进而进行分类等任务。

3 The net is defined as a set of layers and their connections in a plaintext modeling language.网是层的集合加上连接。

例子:A simple logistic regression classifier is defined by

 name: "LogReg"
layer {
name: "mnist"
type: "Data"
top: "data"
top: "label"
data_param {
source: "input_leveldb"
batch_size:
}
}
layer {
name: "ip"
type: "InnerProduct"
bottom: "data"
top: "ip"
inner_product_param {
num_output:
}
}
layer {
name: "loss"
type: "SoftmaxWithLoss"
bottom: "ip"
bottom: "label"
top: "loss"
}

caffe学习4——net的更多相关文章

  1. Caffe学习笔记2--Ubuntu 14.04 64bit 安装Caffe(GPU版本)

    0.检查配置 1. VMWare上运行的Ubuntu,并不能支持真实的GPU(除了特定版本的VMWare和特定的GPU,要求条件严格,所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后,又重新在Windo ...

  2. Caffe学习系列(3):视觉层(Vision Layers)及参数

    所有的层都具有的参数,如name, type, bottom, top和transform_param请参看我的前一篇文章:Caffe学习系列(2):数据层及参数 本文只讲解视觉层(Vision La ...

  3. Caffe学习系列(23):如何将别人训练好的model用到自己的数据上

    caffe团队用imagenet图片进行训练,迭代30多万次,训练出来一个model.这个model将图片分为1000类,应该是目前为止最好的图片分类model了. 假设我现在有一些自己的图片想进行分 ...

  4. Caffe学习系列(22):caffe图形化操作工具digits运行实例

    上接:Caffe学习系列(21):caffe图形化操作工具digits的安装与运行 经过前面的操作,我们就把数据准备好了. 一.训练一个model 右击右边Models模块的” Images" ...

  5. Caffe学习系列(21):caffe图形化操作工具digits的安装与运行

    经过前面一系列的学习,我们基本上学会了如何在linux下运行caffe程序,也学会了如何用python接口进行数据及参数的可视化. 如果还没有学会的,请自行细细阅读: caffe学习系列:http:/ ...

  6. Caffe学习系列(12):训练和测试自己的图片

    学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程. 一.准备数据 有条件的同学,可以去 ...

  7. 转 Caffe学习系列(12):训练和测试自己的图片

    学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程. 一.准备数据 有条件的同学,可以去 ...

  8. 转 Caffe学习系列(3):视觉层(Vision Layers)及参数

    所有的层都具有的参数,如name, type, bottom, top和transform_param请参看我的前一篇文章:Caffe学习系列(2):数据层及参数 本文只讲解视觉层(Vision La ...

  9. Caffe学习系列——工具篇:神经网络模型结构可视化

    Caffe学习系列——工具篇:神经网络模型结构可视化 在Caffe中,目前有两种可视化prototxt格式网络结构的方法: 使用Netscope在线可视化 使用Caffe提供的draw_net.py ...

  10. Caffe 学习系列

    学习列表: Google protocol buffer在windows下的编译 caffe windows 学习第一步:编译和安装(vs2012+win 64) caffe windows学习:第一 ...

随机推荐

  1. Hive中的数据倾斜

    Hive中的数据倾斜 hive 1. 什么是数据倾斜 mapreduce中,相同key的value都给一个reduce,如果个别key的数据过多,而其他key的较少,就会出现数据倾斜.通俗的说,就是我 ...

  2. AVL树 - 学习笔记

    2017-08-29 14:35:55 writer:pprp AVL树就是带有平衡条件的二叉查找树.每个节点的左子树和右子树高度相差最多为1的二叉查找树 空树的高度定为-1 对树的修正称为旋转 对内 ...

  3. git pull 分支问题

    问题: 是因为本地分支与远程分支没有链接关系, 让他们建立链接关系

  4. nodejs 备忘

    引入模块(在于你用什么模块,需要的模块可以用终端进行安装, npm,一般express,swig,body-parser,cookies,markdown) 设置模块 设置渲染 var express ...

  5. IE与DOM的事件监听

    IE 事件监听 标准DOM不支持   注意几点: window.onload attachEvent detachEvent 标准DOM监听,ie不支持

  6. Nginx与PHP(FastCGI)的安装、配置

    摘自:http://www.linuxde.net/2012/03/9130.html 一.什么是 FastCGI FastCGI是一个可伸缩地.高速地在HTTP server和动态脚本语言间通信的接 ...

  7. JSP 标准标签库(JSTL)

    JSP 标准标签库(JSTL) JSP标准标签库(JSTL)是一个JSP标签集合,它封装了JSP应用的通用核心功能. JSTL支持通用的.结构化的任务,比如迭代,条件判断,XML文档操作,国际化标签, ...

  8. ubuntu 16.04 配置远程连接

    1.XDMCP远程连接 vi /usr/share/lightdm/lightdm.conf.d/50-ubuntu.conf 添加 greeter-show-manual-login=true [X ...

  9. JS返回一个数据的千分位格式

    /** * 价钱转换-从右往左每3位数字加一个逗号 * @param price 需要转换的价格 */ formatPrice(price){ var newPrice = price.split(' ...

  10. Highcharts 配置语法;Highcharts 配置选项详细说明

    Highcharts 配置语法 本章节我们将为大家介绍使用 Highcharts 生成图表的一些配置. 第一步:创建 HTML 页面 创建一个 HTML 页面,引入 jQuery 和 Highchar ...