caffe在 .\examples\mnist文件夹下有一个 lenet.prototxt文件,这个文件定义了一个广义的LetNet-5模型,对这个模型文件逐段分解一下. name: "LeNet" //网络的名称是LeNet layer { //定义一个网络层 name: "data" //定义该网络层的名称为 data type: "Input" //定义网络层的类型是 输入层 top: "data" //定义网络层的输出…

今天来仔细讲一下卷基层和全连接层训练参数个数如何确定的问题.我们以Mnist为例,首先贴出网络配置文件: name: "LeNet" layer { name: "mnist" type: "Data" top: "data" top: "label" data_param { source: "examples/mnist/mnist-train-leveldb" backend: L…

https://www.zhihu.com/question/28385679 如上,将三维的操作转换到二维上面去做,然后调用GEMM库进行矩阵间的运算得到最后结果. 两个矩阵相乘,需要中间的那个维度相同,这个相同的维度就是C×K×K,其中C是Feature map的维度,K为卷积核的边长. 按照卷积核在Feature map上面滑窗的顺序将其展开成二维的. 在三维上面看,就是卷积核的所有参数与Feature map相应的位置相乘相加,得到一个数,就是该位置的像素的卷积后的输出像素值.…

在机器学习或者模式识别中,会出现overfitting,而当网络逐渐overfitting时网络权值逐渐变大,因此,为了避免出现overfitting,会给误差函数添加一个惩罚项,常用的惩罚项是所有权重的平方乘以一个衰减常量之和.其用来惩罚大的权值. The learning rate is a parameter that determines how much an updating step influences the current value of the weights. Whil…

一.前向传播 在caffe中,卷积层做卷积的过程被转化成了由卷积核的参数组成的权重矩阵weights(简记为W)和feature map中的元素组成的输入矩阵(简记为Cin)的矩阵乘积W * Cin.在进行乘积之前,需要对卷积核的参数和feature map作处理,以得到W和Cin. 下面用一个例子来说名上述两个过程.假设某一卷积层输入为c X h X w = 3 X 8 X 8的feature map,卷积核大小h1 X w1 = 2 X 2,个数c1 = 4,stride = 1,pad_h…

刚刚接触Tensorflow,由于是做图像处理,因此接触比较多的还是卷及神经网络,其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后,图像Feature map的大小计算,之前一直以为是与caffe相同的,后来查阅了资料发现并不相同,将计算公式贴在这里,以便查阅: caffe中: TF中:…

一. 卷积层的作用简单介绍 卷积层是深度神经网络中的一个重要的层,该层实现了局部感受野.通过这样的局部感受野,能够有效地减少參数的数目. 我们将结合caffe来解说详细是怎样实现卷积层的前传和反传的. 至于是怎样前传和反传的原理能够參考Notes on Convolutional Neural Networks.详细请百度或者谷歌,就可以下载到. Caffe中的master分支已经将vision_layers.hpp中的各个层分散到layers中去了.因此假设你是主分支的代码.请在include…

首先说明:在caffe/include/caffe中的 filer.hpp文件中有它的源文件,如果想看,可以看看哦,反正我是不想看,代码细节吧,现在不想知道太多,有个宏观的idea就可以啦,如果想看代码的具体的话,可以看:http://blog.csdn.net/xizero00/article/details/50921692,写的还是很不错的(不过有的地方的备注不对,不知道改过来了没). 文件 filler.hpp提供了7种权值初始化的方法,分别为:常量初始化(constant).高斯分布初…

神经网络中,我们通过最小化神经网络来训练网络,所以在训练时最后一层是损失函数层(LOSS), 在测试时我们通过准确率来评价该网络的优劣,因此最后一层是准确率层(ACCURACY). 但是当我们真正要使用训练好的数据时,我们需要的是网络给我们输入结果,对于分类问题,我们需要获得分类结果,如下右图最后一层我们得到 的是概率,我们不需要训练及测试阶段的LOSS,ACCURACY层了. 下图是能过$CAFFE_ROOT/python/draw_net.py绘制$CAFFE_ROOT/models/caf…

在卷积神经网络中.常见到的激活函数有Relu层 layer { name: "relu1" type: "ReLU" bottom: "pool1" top: "pool1" }其中可选参数为:negative_slope:默认为0. 对标准的ReLU函数进行变化,如果设置了这个值,那么数据为负数时,就不再设置为0,而是用原始数据乘以negative_slope relu层有个很大的特点:bottom(输入)和top(输出)一…