Caffe proto閱讀
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1、Data Layer
source 數據來自於(*.lmdb)
* scale 將像素值限定在【0,1)範圍內
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2、Conv Layer
kernel 濾波器核的大小 5×5
num_output 卷積層通道數 (第三維) A×B×C
lr_mult 學習率 兩個 分別爲權重和偏置學習率 一般後者是前者的2倍 並被證明有助於收斂
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3、Pool Layer
如果kernel_size 與stride 相同,則證明沒有交疊在相鄰池化區域
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4、FC Layer
type 外無其他不同
設置 num_output
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5、ReLU Layer
element-wise operation : in-place operation 節省存儲空間
* top 與 bottom 名字相同 但是層與層之間的名字不可以相同
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6、Loss Layer
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7、
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